基于AHP-RBM的高校学生就业质量评价研究

郭西平

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基于AHP-RBM的高校学生就业质量评价研究

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为提升高校学生就业质量评价精度,提出基于层次分析法和深度学习的高校学生就业质量评价方法(AHP-RBM)。采用层次分析法从工作环境、劳动关系等方面构建评价指标体系,获取不同评价指标的权重与实际评价结果;归一化处理高校学生就业质量数据,将其分为训练集与测试集;针对训练集,将各评价指标权重与实际得分分别作为深度学习模型的输入和输出,训练深度学习模型后,构建深度学习评价模型;采用测试集对评价模型性能进行分析,结果显示该方法具有较高的评价精度。

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来源
《信息技术》 |2022年第9期|30-34|共5页
作者
郭西平;
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作者单位

西安工程大学纺织科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类高等教育理论;
关键词
层次分析法; 深度学习; 就业质量评价; 影响因素; 权重系数;

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