大数据分析技术的大学毕业生就业率预测

• 作者: 李燕燕
• 来源期刊: 信息技术
• 关键词: 大数据分析 就业率 大数据管理 数据挖掘 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|RESEARCH AND DISCUSSION
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP315
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.09.018

摘要

为了提升大学毕业生就业率的预测精度,提出基于大数据分析技术的大学毕业生就业率预测模型.首先将LM算法与贝叶斯正则化算法进行结合,提高BP神经网络的性能,并确定LMBP神经网络各层的神经元数目,然后将大学毕业生就业数据输入到LMBP神经网络进行训练,通过训练拟合输入与输出之间的内在关联,建立大学毕业生就业率预测模型,具体测试结果表明,该模型具有较快的训练收敛速度,可精准预测大学毕业生的就业率,可为分析大学生就业发展问题提供有效依据.