基于图卷积网络嵌入社交关系的毕业去向预测

针对现有学生毕业去向预测研究工作忽略了社交关系对学生毕业去向选择的潜在影响问题,提出一种基于社交图嵌入的自注意力模型(social graph embedding-based self-attention neural network,SGE-SANN)对学生毕业去向进行预测。首先处理包含共性和个性的社交关系,并使用图卷积神经网络将其嵌入到学生成绩特征之中;然后引入自注意力机制平衡影响学生毕业去向的特征因子;最后由多层投影层进行特征融合与预测。在公开数据集上进行的实验证明了SGE-SANN模型的优越性。

基于决策树算法的学生毕业去向预测

为找到影响高校学生去向的关键因素,更好地指导高校学生就业,本文对基于决策树算法的就业预测进行研究,在对学生在校期间的学习生活相关数据进行分析的基础上,提出CART树毕业去向预测模型,找到学生成绩和奖学金获得数量是影响学生毕业去向的关键因素,以期为主管学生就业的高校教职工提供决策参考。