【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據分析，具體涉及一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法。
技術介紹
1、隨著教育事業的不斷普及，越來越多的家庭意識到了知識的重要性。隨之而來的，高校不斷擴招，大學生越來越多。但是，在學生畢業后，卻面臨艱難抉擇。大學生對于自己所學的專業知識該怎么應用，如何選擇就業，就業前景如何是否考慮考研或者報考事業單位等等，大多數的人都會比較迷茫，不知何去何從。
2、目前，就業前景分析只是簡單的收集網絡上的數據，以收集的網絡數據為參考，并且根據學生的學習成績確定學生的專業能力達成度，對音樂專業學生進行就業前景的建議。但是，由于就業前景分析不僅要考慮當下的專業匹配度和薪資情況，還需要考慮就業的未來發展，是一個很復雜的分析匹配過程。這種只是通過網絡數據和學生成績進行就業前景建議與參考的方式，并不能夠滿足對于音樂專業學生就業前景分析的實際應用。如若學生在校的學習成績很差，但是學生對人際交往方面卻很有能力，但是分析出來的學生的就業前景不佳，就導致學生雖然有一技之長卻也會對就業前景產生迷茫。
3、因此，有必要提出一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，以解決現有技術中存在的對音樂專業學生的就業前景的分析預測不準確的問題。
4、本
技術介紹
所公開的上述信息僅僅用于增加對本專利技術
技術介紹
的理解，因此，其可能包括不構成本領域普通技術人員已知的現有技術。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，包括：
4、收集來自多平臺的學生的就業、實習經歷及行業需求的數據，使用pandas和nlp庫對收集的數據進行文本分析，自動提取關鍵信息；
5、根據學生個人信息利用feature?tools工具自動生成與就業相關的多維特征，并且采用圖神經網絡分析所述多維特征與所述收集的數據之間的關系；
6、引入強化學習算法模擬所述學生在不同教育環境下的學習和就業表現，并且通過對比分析揭示所述學生的不同變量對就業表現的影響；
7、基于所述多維特征通過準備的預測模型對所述收集的數據進行分析預測，生成預測結果；
8、根據所述預測結果結合所述學生個人信息和興趣，利用人工智能算法為所述學生提供個性化的就業建議；
9、建立持續學習機制利用收集的所述學生、企業、行業專家互動信息，不斷優化數據收集、處理和分析流程。
10、優選的，所述通過api接口自動集成來自多平臺的數據源，收集所述學生的就業、實習經歷及行業需求的數據，并且獲取政府發布的行業就業報告；使用pandas和nlp庫對所述收集的數據進行處理和清洗，識別出關鍵詞匯和職位要求的所述關鍵信息；對所述收集的數據中數值型數據進行標準化、歸一化處理，并且將所述收集的數據存儲至數據庫。
11、優選的，所述基于所述多維特征定義每個節點，結合所述收集的數據確定每個所述節點的邊，并以全部的所述節點及其具有的邊形成特征圖結構；根據所述特征圖結構通過多層圖卷積網絡的迭代，將所述多維特征和所述收集的數據的上下游關系在所述特征圖結構中傳播和聚合，并通過輸出層生成分析結果；
12、使用統計方法對所述收集的數據進行探索，識別不同影響因素對就業影響的非線性關聯；將所有生成的所述多維特征和所述非線性關聯以共線時間尺度圖的形式進行展示，并將所述分析結果以熱力圖的形式進行展示。
13、優選的，所述使用unity構建一個虛擬模擬環境，通過給定不同的教育環境和實踐機會，模擬所述學生在不同教育環境下的就業表現；利用強化學習算法對所述就業決策進行訓練，結合所述給定的不同的教育環境和實踐機會，模擬不同所述就業決策對就業成功率的影響，生成模擬結果；根據所述模擬結果通過對比分析揭示所述學生的不同變量對就業表現的影響，生成分析報告。
14、優選的，所述基于所述收集的數據利用所述多維特征作為輸入對準備的所述預測模型重新進行訓練，并使用交叉驗證優化模型參數；通過混淆矩陣評估重新訓練的所述預測模型的預測性能，生成評估結果，并根據所述評估結果進行調優，去除冗余特征；使用優化后的所述預測模型對所述收集的數據進行分析預測，生成所述預測結果。
15、優選的，所述根據所述預測結果和所述學生個人信息，分析所述學生與不同職位、行業的匹配度；根據所述預測結果結合所述學生的興趣利用推薦算法生成職位建議和發展路徑；根據所述職位建議和發展路徑利用人工智能算法為學生提供職業規劃建議和技能提升方向。
16、優選的，所述收集所述學生的就業情況，并通過與所述企業和所述行業專家建立合作，實時獲取行業動態和新的職位需求；將所述學生的就業情況、所述行業動態和所述新的職位需求作為輸入，更新和調整所述圖神經網絡的訓練數據和所述多維特征；提供基于實時所述行業動態的就業趨勢報告，并定期調整就業指導策略。
17、優選的，所述方法還包括使用power?bi或tableau工具建立一個實時更新的分析儀表盤，用于顯示所述收集的數據；采用vr/ar技術將實時所述行業動態呈現為三維圖形，集成到所述分析儀表盤中。
18、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
19、本專利技術通過收集來自不同平臺的學生就業、實習經歷及行業需求數據，并使用pandas和nlp技術進行文本分析，可以高效提取關鍵信息，利用feature?tools工具自動生成與就業相關的多維特征，結合圖神經網絡分析這些特征與實際就業數據之間的復雜關系，幫助揭示潛在的影響因素，引入強化學習算法模擬學生在不同教育環境下的學習和就業表現，從而能夠識別出各個變量對就業結果的具體影響，并且通過構建并應用預測模型，對收集的數據進行深入分析和精準預測，最終生成個性化的就業建議，指導學生在職業規劃中的決策。
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行限制。除上述描述的示意性的方面、實施方式和特征之外，通過參考附圖和以下的詳細描述，本專利技術進一步的方向、實施方式和特征將會是容易明白的。
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1.一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述收集來自多平臺的學生的就業、實習經歷及行業需求的數據，使用Pandas和NLP庫對收集的數據進行文本分析，自動提取關鍵信息，包括：
3.根據權利要求2所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述采用圖神經網絡分析所述多維特征與所述收集的數據之間的關系，包括：
4.根據權利要求3所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述引入強化學習算法模擬所述學生在不同教育環境下的學習和就業表現，并且通過對比分析揭示所述學生的不同變量對就業表現的影響，包括：
5.根據權利要求4所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述基于所述多維特征通過準備的預測模型對所述收集的數據進行分析預測，生成預測結果，包括：
6.根據權利要求5所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分
7.根據權利要求6所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述建立持續學習機制利用收集的所述學生、企業、行業專家互動信息，不斷優化數據收集、處理和分析流程，包括：
8.根據權利要求7所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于，所述方法還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述收集來自多平臺的學生的就業、實習經歷及行業需求的數據，使用pandas和nlp庫對收集的數據進行文本分析，自動提取關鍵信息，包括：
3.根據權利要求2所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述采用圖神經網絡分析所述多維特征與所述收集的數據之間的關系，包括：
4.根據權利要求3所述的一種融合多維度數據的高校音樂專業學生就業前景分析方法，其特征在于：所述引入強化學習算法模擬所述學生在不同教育環境下的學習和就業表現，并且通過對比分析揭示所述學生的不同變量對就業表現的影響，包括：
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