基于机器学习算法对市级人才需求模型的研究——兼议高校应用型人才培养模式

• 作者: 王楚玥 孙誉文 范晗堃 李建飞
• 来源期刊: 青年时代
• 关键词: 人才需求 机器学习 随机森林 Logistic Tableau Python
• 年，卷（期）: 2020,（34）
• 所属期刊栏目: 高等教育
• 页码范围: 184-185
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12295/j.issn.1002-6835.2020.34.089

摘要

本文针对市级人才市场人才需求问题,运用了机器学习中随机森林算法构建市级人才市场的人才需求模型,综合运用了Python编程软件、Tableau可视化软件,通过职业特色进行职业类别划分,用新的职业类别来训练模型,并根据输出的两个随机森林模型进行市场人才分类.同时依据分类,建立城市实际人才需求模型,并依据此量化的现象为城市发展和人才引进提出战略性建议,最后综合文献分析法为高校人才培养模式构建给予合理建议.