基于多特征融合的GRU-LSTM大學(xué)生就業(yè)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)高校就業(yè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)大多采用單一傳統(tǒng)特征建模而導(dǎo)致出現(xiàn)就業(yè)預(yù)測(cè)效果不佳、就業(yè)精準(zhǔn)服務(wù)不強(qiáng)等問題，提出一種融合多特征因素的GRU-LSTM組合就業(yè)預(yù)測(cè)方法。首先，在傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型特征的選擇上加入了學(xué)生行為特征，并構(gòu)建了多信息融合的特征向量；然后，結(jié)合不同影響因素對(duì)高校就業(yè)的貢獻(xiàn)不同，提出了一種基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的多信息融合的就業(yè)預(yù)測(cè)最優(yōu)特征提取方法，優(yōu)化了特征子集；最后，綜合考慮預(yù)...