本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析，具體涉及一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法。
背景技術(shù)：
：：1、隨著教育事業(yè)的不斷普及，越來越多的家庭意識到了知識的重要性。隨之而來的，高校不斷擴(kuò)招，大學(xué)生越來越多。但是，在學(xué)生畢業(yè)后，卻面臨艱難抉擇。大學(xué)生對于自己所學(xué)的專業(yè)知識該怎么應(yīng)用，如何選擇就業(yè)，就業(yè)前景如何是否考慮考研或者報(bào)考事業(yè)單位等等，大多數(shù)的人都會比較迷茫，不知何去何從。2、目前，就業(yè)前景分析只是簡單的收集網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)，以收集的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為參考，并且根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績確定學(xué)生的專業(yè)能力達(dá)成度，對音樂專業(yè)學(xué)生進(jìn)行就業(yè)前景的建議。但是，由于就業(yè)前景分析不僅要考慮當(dāng)下的專業(yè)匹配度和薪資情況，還需要考慮就業(yè)的未來發(fā)展，是一個(gè)很復(fù)雜的分析匹配過程。這種只是通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和學(xué)生成績進(jìn)行就業(yè)前景建議與參考的方式，并不能夠滿足對于音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析的實(shí)際應(yīng)用。如若學(xué)生在校的學(xué)習(xí)成績很差，但是學(xué)生對人際交往方面卻很有能力，但是分析出來的學(xué)生的就業(yè)前景不佳，就導(dǎo)致學(xué)生雖然有一技之長卻也會對就業(yè)前景產(chǎn)生迷茫。3、因此，有必要提出一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的對音樂專業(yè)學(xué)生的就業(yè)前景的分析預(yù)測不準(zhǔn)確的問題。4、本
背景技術(shù)：
：所公開的上述信息僅僅用于增加對本發(fā)明
背景技術(shù)：
：的理解，因此，其可能包括不構(gòu)成本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路1、本發(fā)明的目的在于提供一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，以解決上述
背景技術(shù)：
：中提出的問題。2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：3、一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，包括：4、收集來自多平臺的學(xué)生的就業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷及行業(yè)需求的數(shù)據(jù)，使用pandas和nlp庫對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，自動提取關(guān)鍵信息；5、根據(jù)學(xué)生個(gè)人信息利用feature?tools工具自動生成與就業(yè)相關(guān)的多維特征，并且采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析所述多維特征與所述收集的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；6、引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬所述學(xué)生在不同教育環(huán)境下的學(xué)習(xí)和就業(yè)表現(xiàn)，并且通過對比分析揭示所述學(xué)生的不同變量對就業(yè)表現(xiàn)的影響；7、基于所述多維特征通過準(zhǔn)備的預(yù)測模型對所述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測，生成預(yù)測結(jié)果；8、根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果結(jié)合所述學(xué)生個(gè)人信息和興趣，利用人工智能算法為所述學(xué)生提供個(gè)性化的就業(yè)建議；9、建立持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制利用收集的所述學(xué)生、企業(yè)、行業(yè)專家互動信息，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)收集、處理和分析流程。10、優(yōu)選的，所述通過api接口自動集成來自多平臺的數(shù)據(jù)源，收集所述學(xué)生的就業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷及行業(yè)需求的數(shù)據(jù)，并且獲取政府發(fā)布的行業(yè)就業(yè)報(bào)告；使用pandas和nlp庫對所述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗，識別出關(guān)鍵詞匯和職位要求的所述關(guān)鍵信息；對所述收集的數(shù)據(jù)中數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理，并且將所述收集的數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫。11、優(yōu)選的，所述基于所述多維特征定義每個(gè)節(jié)點(diǎn)，結(jié)合所述收集的數(shù)據(jù)確定每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)的邊，并以全部的所述節(jié)點(diǎn)及其具有的邊形成特征圖結(jié)構(gòu)；根據(jù)所述特征圖結(jié)構(gòu)通過多層圖卷積網(wǎng)絡(luò)的迭代，將所述多維特征和所述收集的數(shù)據(jù)的上下游關(guān)系在所述特征圖結(jié)構(gòu)中傳播和聚合，并通過輸出層生成分析結(jié)果；12、使用統(tǒng)計(jì)方法對所述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，識別不同影響因素對就業(yè)影響的非線性關(guān)聯(lián)；將所有生成的所述多維特征和所述非線性關(guān)聯(lián)以共線時(shí)間尺度圖的形式進(jìn)行展示，并將所述分析結(jié)果以熱力圖的形式進(jìn)行展示。13、優(yōu)選的，所述使用unity構(gòu)建一個(gè)虛擬模擬環(huán)境，通過給定不同的教育環(huán)境和實(shí)踐機(jī)會，模擬所述學(xué)生在不同教育環(huán)境下的就業(yè)表現(xiàn)；利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對所述就業(yè)決策進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)合所述給定的不同的教育環(huán)境和實(shí)踐機(jī)會，模擬不同所述就業(yè)決策對就業(yè)成功率的影響，生成模擬結(jié)果；根據(jù)所述模擬結(jié)果通過對比分析揭示所述學(xué)生的不同變量對就業(yè)表現(xiàn)的影響，生成分析報(bào)告。14、優(yōu)選的，所述基于所述收集的數(shù)據(jù)利用所述多維特征作為輸入對準(zhǔn)備的所述預(yù)測模型重新進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證優(yōu)化模型參數(shù)；通過混淆矩陣評估重新訓(xùn)練的所述預(yù)測模型的預(yù)測性能，生成評估結(jié)果，并根據(jù)所述評估結(jié)果進(jìn)行調(diào)優(yōu)，去除冗余特征；使用優(yōu)化后的所述預(yù)測模型對所述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測，生成所述預(yù)測結(jié)果。15、優(yōu)選的，所述根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果和所述學(xué)生個(gè)人信息，分析所述學(xué)生與不同職位、行業(yè)的匹配度；根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果結(jié)合所述學(xué)生的興趣利用推薦算法生成職位建議和發(fā)展路徑；根據(jù)所述職位建議和發(fā)展路徑利用人工智能算法為學(xué)生提供職業(yè)規(guī)劃建議和技能提升方向。16、優(yōu)選的，所述收集所述學(xué)生的就業(yè)情況，并通過與所述企業(yè)和所述行業(yè)專家建立合作，實(shí)時(shí)獲取行業(yè)動態(tài)和新的職位需求；將所述學(xué)生的就業(yè)情況、所述行業(yè)動態(tài)和所述新的職位需求作為輸入，更新和調(diào)整所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述多維特征；提供基于實(shí)時(shí)所述行業(yè)動態(tài)的就業(yè)趨勢報(bào)告，并定期調(diào)整就業(yè)指導(dǎo)策略。17、優(yōu)選的，所述方法還包括使用power?bi或tableau工具建立一個(gè)實(shí)時(shí)更新的分析儀表盤，用于顯示所述收集的數(shù)據(jù)；采用vr/ar技術(shù)將實(shí)時(shí)所述行業(yè)動態(tài)呈現(xiàn)為三維圖形，集成到所述分析儀表盤中。18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：19、本發(fā)明通過收集來自不同平臺的學(xué)生就業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷及行業(yè)需求數(shù)據(jù)，并使用pandas和nlp技術(shù)進(jìn)行文本分析，可以高效提取關(guān)鍵信息，利用feature?tools工具自動生成與就業(yè)相關(guān)的多維特征，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析這些特征與實(shí)際就業(yè)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，幫助揭示潛在的影響因素，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬學(xué)生在不同教育環(huán)境下的學(xué)習(xí)和就業(yè)表現(xiàn)，從而能夠識別出各個(gè)變量對就業(yè)結(jié)果的具體影響，并且通過構(gòu)建并應(yīng)用預(yù)測模型，對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和精準(zhǔn)預(yù)測，最終生成個(gè)性化的就業(yè)建議，指導(dǎo)學(xué)生在職業(yè)規(guī)劃中的決策。20、上述概述僅僅是為了說明書的目的，并不意圖以任何方式進(jìn)行限制。除上述描述的示意性的方面、實(shí)施方式和特征之外，通過參考附圖和以下的詳細(xì)描述，本發(fā)明進(jìn)一步的方向、實(shí)施方式和特征將會是容易明白的。技術(shù)特征：1.一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于，包括：2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述收集來自多平臺的學(xué)生的就業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷及行業(yè)需求的數(shù)據(jù)，使用pandas和nlp庫對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，自動提取關(guān)鍵信息，包括：3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析所述多維特征與所述收集的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，包括：4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬所述學(xué)生在不同教育環(huán)境下的學(xué)習(xí)和就業(yè)表現(xiàn)，并且通過對比分析揭示所述學(xué)生的不同變量對就業(yè)表現(xiàn)的影響，包括：5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述基于所述多維特征通過準(zhǔn)備的預(yù)測模型對所述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測，生成預(yù)測結(jié)果，包括：6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果結(jié)合所述學(xué)生個(gè)人信息和興趣，利用人工智能算法為所述學(xué)生提供個(gè)性化的就業(yè)建議，包括：7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于：所述建立持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制利用收集的所述學(xué)生、企業(yè)、行業(yè)專家互動信息，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)收集、處理和分析流程，包括：8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，其特征在于，所述方法還包括：技術(shù)總結(jié)本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析
技術(shù)領(lǐng)域：
：，具體公開了一種融合多維度數(shù)據(jù)的高校音樂專業(yè)學(xué)生就業(yè)前景分析方法，包括：收集來自多平臺的學(xué)生的就業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷及行業(yè)需求的數(shù)據(jù)，使用Pandas和NLP庫對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，自動提取關(guān)鍵信息；根據(jù)學(xué)生個(gè)人信息利用Feature?Tools工具自動生成與就業(yè)相關(guān)的多維特征，并且采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析所述多維特征與所述收集的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；本發(fā)明利用Feature?Tools工具自動生成與就業(yè)相關(guān)的多維特征，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析這些特征與實(shí)際就業(yè)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，通過構(gòu)建并應(yīng)用預(yù)測模型，對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和精準(zhǔn)預(yù)測，最終生成個(gè)性化的就業(yè)建議，指導(dǎo)學(xué)生在職業(yè)規(guī)劃中的決策。技術(shù)研發(fā)人員：崔方晨受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國傳媒大學(xué)技術(shù)研發(fā)日：技術(shù)公布日：2025/5/8