基于校友數(shù)據(jù)的大學生就業(yè)影響因素加權隨機森林模型

王小龍　穆蕓菲　朱玥祺　寇子若　謝佳美　李涓涓　郭曉明

摘要：為了更好地分析利用校友經(jīng)濟新形勢下的就業(yè)數(shù)據(jù)，建立了影響大學生就業(yè)因素的加權隨機森林模型。首先對影響就業(yè)的因素進行排序，然后通過加權隨機森林模型，準確預測在校生未來就業(yè)情況，在此基礎上充分利用校友資源并搭建平臺為學生就業(yè)創(chuàng)造機遇，加強與校友之間的聯(lián)系，有效推進大學生就業(yè)工作。以某大學部分校友數(shù)據(jù)為實例，得到構建的模型預測準確率為82.3%。

關鍵詞：校友資源；加權隨機森林；算法實現(xiàn)；就業(yè)預測；小程序

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）01-0081-04

在當今就業(yè)形勢越發(fā)嚴峻，及我國社會主義市場經(jīng)濟體系下，高校也逐漸形成以市場為向?qū)А厴I(yè)生與用人單位之間的雙向選擇[1]。在校生就業(yè)經(jīng)驗不足，且信息素質(zhì)較低，如何判斷信息真?zhèn)涡?、有效性及如何分析整合信息，對在校生是巨大考驗，而畢業(yè)校友分布于各行各業(yè)中，恰好能夠提供高效資源[2]。為充分利用校友資源，考慮互聯(lián)網(wǎng)成本低、及時性、范圍廣的特點，采用網(wǎng)絡作為交流手段，為高校人才交流大大降低成本[3]。

如何提高校友數(shù)據(jù)利用水平，對于高校人才培養(yǎng)和發(fā)展建設，校友關系網(wǎng)建設與學校的可持續(xù)建設具有重要的現(xiàn)實意義。近幾年關于大學生就業(yè)預測的研究中，主要使用的方法有Logistic回歸模型[4]、基于決策樹算法[5-6]、數(shù)據(jù)挖掘技術[7-8]和層次聚類等機器學習方法[9-10]，對就業(yè)影響因素進行一系列分析，為在校學生的發(fā)展和畢業(yè)去向提供可靠參考。

受上述方法啟發(fā)，本文收集到某高校4000份畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)處理后分析其中553名畢業(yè)生特征及就業(yè)情況，在隨機森林算法的基礎上，提出采用加權隨機森林對大學生就業(yè)因素進行分析及預測，可有效提高預測準確率，并搭建小程序平臺，將預測結果與校友資源聯(lián)系，提供高效資源，拓寬就業(yè)途徑。

數(shù)據(jù)挖掘任務可以是描述性的或預測性的，描述性數(shù)據(jù)挖掘通常使用關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類等技術來發(fā)現(xiàn)及分析隱藏在大數(shù)據(jù)集中的信息，幫助智能決策；預測數(shù)據(jù)挖掘使用規(guī)則集、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機等構建模型來預測新數(shù)據(jù)集的類別。

本文通過建立校友的信息庫，包括學籍、專業(yè)、成績及科研競賽能力指標及就業(yè)等信息智能動態(tài)[4]，利用邏輯推導、機器學習、分析量化，完善數(shù)據(jù)庫中的校友信息，同時對校友的專業(yè)、從事行業(yè)及薪資目標等相關信息行為進行挖掘與需求分析，構建出符合在校學生需求的行為模式，對其可能從事的工作及活動進行預測，并基于預測結果進行精準校友信息推送。

1 數(shù)據(jù)處理

本文以西安某高校部分畢業(yè)生的就業(yè)數(shù)據(jù)和基本信息為研究對象，從2000—2020年畢業(yè)生中按年份隨機抽取，再對數(shù)據(jù)進行清理，消除缺失值的數(shù)據(jù)，更正不一致的數(shù)據(jù)，識別異常值以及刪除重復數(shù)據(jù)后，共提取553條有效記錄。主要使用學位、學校類型、專業(yè)類型、成績及科研競賽能力、家庭背景、戶口性質(zhì)、單位類型、發(fā)展前景、是否專業(yè)對口、是否達到薪資期望10類對擇業(yè)影響較大的屬性。

由于數(shù)據(jù)項目各屬性間不是簡單的映射關系， 因此為了便于模型的建立， 將定性數(shù)據(jù)均改為數(shù)值型數(shù)據(jù)?？紤]到本文中屬性種類較多，因此采用一種比one-hot法更為緊湊的編碼方式，如對于學歷屬性， 00表示學士學位、01表示碩士學位， 10表示博士學位。根據(jù)上述規(guī)則， 處理所有屬性的結果如表1：

其中，專業(yè)類別描述如表2：

同理，對于戶口性質(zhì)：A7=0表示該學生為農(nóng)村戶口，A7=1表示城市戶口。對于家庭背景：A8=0表示該學生家庭背景較差即家庭人均年收入1.5萬元以下，A8=1表示家庭背景較好即家庭人均年收入1.5萬元以上。對于成績及科研競賽能力：A9=1表示該學生成績處于專業(yè)前50%或在各類競賽中取得過較高獎項，A9=0表示成績較差且不曾在科研競賽中取得成果或獎項。

對于即就業(yè)情況屬性進行定義及處理：

其中，專業(yè)對口描述如下：

基于行業(yè)和專業(yè)的定義，判斷從事行業(yè)或職位于專業(yè)是否相關，即學生在學校學習的專業(yè)類別與之后從事行業(yè)所需要專業(yè)技能，是否存在直接相關性。例如，本科學習的是信息技術類專業(yè)，之后進入計算機行業(yè)從事技術開發(fā)人員便為行業(yè)與專業(yè)相關，反之若進入經(jīng)濟行業(yè)，從事工商管理工作，則為行業(yè)與專業(yè)不相關。即R1=0表示該學生就業(yè)后從事行業(yè)或職位與專業(yè)不相關；R1=1表示從事行業(yè)或職位與專業(yè)相關。

發(fā)展前景描述如下：

發(fā)展前景是一個崗位能賦予個人提升的空間，依據(jù)當下普遍情況對所收集數(shù)據(jù)中的崗位進行劃分，例如，某中小企業(yè)普通員工或管培生，該崗位能賦予個人提升的空間較小，因此定義為發(fā)展空間較小。即R2=0表示該生所在行業(yè)為或職位可發(fā)展空間較?。籖2=1表示所在行業(yè)為或職位有較好前景。

單位性質(zhì)描述如下：

龍頭企業(yè)是指對于同行業(yè)其他企業(yè)具有深刻影響力、召喚力、一定示范作用和指導作用，并對本地區(qū)、本行業(yè)、本國做出較為突出貢獻的企業(yè)。例如，數(shù)據(jù)中的京東物流、華為技術有限公司等。反之，通過企查查及天眼查等平臺調(diào)研，將營業(yè)收入500萬元以下的定義為小微型企業(yè)，例如，數(shù)據(jù)中某西安留學機構或某小型自媒體公司。即R3=0表示該學生從事自由職業(yè)或所在單位為小型公司，較不穩(wěn)定；R3=1表示所在單位為國企或某行業(yè)龍頭企業(yè)，較為穩(wěn)定。

薪資期望描述如下：

預期薪資則是新人在步入行業(yè)之初，對于因向所在的組織或企業(yè)提供勞務而獲得的各種形式的酬勞的期望，如果所給薪資達到或者超于期望，則表示預期薪資達標。即R4=0表示不能達到預期薪金期望；R4=1表示可以達到預期薪金期望。

2 加權隨機森林模型

在基于機器學習模型的研究中，關于數(shù)據(jù)分類及數(shù)據(jù)挖掘的研究有很多，但針對將高校學生求職相關行為數(shù)據(jù)與校友資源聯(lián)系的探討較少。在查閱相關文獻后，通過對基本分類算法的對比和分析[15]，發(fā)現(xiàn)隨機森林（Random Forest，RF）模型對于本研究數(shù)據(jù)集具有較優(yōu)的分類準確率。

梯度提升技術常被用于機器學習中的回歸和分類問題，其原理為：如果預測模型每個步驟的損失函數(shù)都是基于梯度產(chǎn)生的，那么它每個步驟產(chǎn)生預測模型稱為弱預測模型（例如決策樹模型），然后將弱預測模型以集合的形式再次生成預測模型，該過程稱為梯度提升技術。即如果一個問題有一個弱預測模型，那么通過升級技術可以得到一個強預測模型[16]。

本文主要采用基于Bagging策略的加權隨機森林算法[17]，其原理為：首先，用Bootstrap采樣法從樣本集中生成n個訓練樣本集，并分別在每一個訓練樣本集中隨機選擇K個屬性，其次從這K個屬性中選擇出最佳的 [k≤K]個屬性作為分割屬性，以這些選出的分割屬性為節(jié)點，創(chuàng)建決策樹（單訓練樣本集的結果如圖1所示），最后由n棵決策樹生成隨機森林。由于在隨機森林構建的過程中，各決策樹之間沒有相關關系，所以對每棵決策樹的葉節(jié)點進行加權處理，再并行處理上述步驟，直至可以形成權重達標的隨機森林模型。

3.1 加權隨機森林預測過程

本文將根據(jù)分類能力設定相應決策樹的權重，通過二次訓練構造改進的加權隨機森林模型。其訓練流程圖如圖2所示。

加權隨機森林的構建流程為：首先將訓練樣本集引入，并用Bootstrap自助法在這些訓練樣本集中有放回隨機抽取k個樣本集，組成k棵決策樹，同時，若存在未被抽取的樣本，則用其構建單棵決策樹；如果最終形成的決策樹個數(shù)等于集合數(shù)，則對該決策樹進行二次訓練，否則選擇新的決策樹個數(shù)，再重復上述步驟直至個數(shù)達標。二次訓練時，首先設置每個葉節(jié)點的投票權重初始值為0.5，隨后將一組完整訓練樣本集輸入到每個決策樹中；當樣本到達葉節(jié)點后，再根據(jù)正確樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值再一次調(diào)整葉節(jié)點權重；重復上述步驟直至葉節(jié)點權重達標。最后由生成的決策樹及其達標權重構成加權隨機森林，再運用生成的加權隨機森林對待分類樣本進行分類或預測。

3.2 結果分析

本文對于專業(yè)類別、學歷、戶口性質(zhì)、家庭背景及成績及科研競賽能力五個學生自身屬性利用隨機森林算法進行計算，其中樹的數(shù)量這一參數(shù)設置為1000，得到特征重要性評分：專業(yè)：0.120961；學歷：0.345027；家庭背景：0.223205；戶口性質(zhì)：0.078136；成績及科研競賽能力：0.226671。其類似決策樹回溯的取值，從葉子收斂到根，根部重要程度高于葉子。

可以看出特征選擇分數(shù)從高到低排列為學歷、成績及科研競賽能力、家庭背景、專業(yè)類別、戶口性質(zhì)，將各特征重要性結果進行可視化后得到圖3。

首先對數(shù)據(jù)進行預處理，使得數(shù)據(jù)更加有效的被模型或者評估器識別。按照特征重要性進行排序，此處選擇前三的特征，并將每個特征值歸一化；將原始數(shù)據(jù)進行線性變換到[0，1]區(qū)間，進行標準化處理以加速收斂，并開始對模型進行訓練。根據(jù)其特征對專業(yè)對口、薪金期望等利用RF算法進行預測。將處理后的576組數(shù)據(jù)劃分訓練、實驗、測試集進行訓練后，得到模型的準確率為： RandomForest： 0.823， 即輸入個人特征后， 通過該加權隨機森林模型得到的未來就業(yè)屬性具有82.3%的準確率。

通過上述模型得到結論： 首先，學生的學歷對于未來就業(yè)時所在單位類型、能否專業(yè)對口、具有良好發(fā)展前景且達到薪資期望影響最大，具體來說，學歷越高則越有可能在專業(yè)對口領域就業(yè)于國企或龍頭企業(yè)，且具有良好發(fā)展前景容易達到薪資期望。其次，成績及科研競賽能力和家庭背景的影響較大，良好的成績或優(yōu)秀的科研競賽經(jīng)歷更容易爭取到優(yōu)質(zhì)就業(yè)崗位，而良好的家庭背景在學生就業(yè)抉擇時可以給予一定的外部支持和機遇；然后，專業(yè)對于未來就業(yè)影響所占比重較小；最后，戶口性質(zhì)影響最小。

隨著后續(xù)數(shù)據(jù)量的增加，預測的準確率也將逐步提升。例如，輸入個人特征：新傳類專業(yè)、碩士學歷、城市戶口、家庭背景較好、成績及科研競賽能力較強，則通過模型訓練得到就業(yè)屬性的預測結果：未來能夠在專業(yè)對口領域就業(yè)、達到薪資期望，所在單位更可能是國企或龍頭企業(yè)，具有較好發(fā)展前景，其結果如圖4。

通過實驗分析及結果可以看出，基于加權隨機森林的分析方法完成了對學生就業(yè)情況的預測，結果與現(xiàn)實情況較為符合，學生可以根據(jù)自身的屬性得到自己未來最有可能的就業(yè)情況，有針對性地進行自我提升。

3.3 加權隨機森林模型評價

對于分類問題，應用隨機森林不僅可以評估各個特征在分類問題上所占權重，即反應各屬性的重要程度，而且數(shù)據(jù)中的異常值或缺失值對隨機森林的影響并不明顯，具有較好的分類結果；但當訓練數(shù)據(jù)噪聲較大時，容易產(chǎn)生過度擬合現(xiàn)象。本論文使用了加權隨機森林算法，通過引入二次訓練對投票權重進行修正，進而使得分類器的分類性能更加高效，具有更高的準確率。

為直觀展示本文中加權隨機森林方法的預測性能，隨機森林方法及決策樹方法進行對比，采用三種方法的預測高校學生就業(yè)屬性的準確率如圖5。對比結果有效驗證采用加權隨機森林方法的結果相比于另兩種方法與實際情況更接近，具有更優(yōu)越的預測性能。

3.4 校友行為大數(shù)據(jù)關聯(lián)及交互

此外，還可以根據(jù)校友特征進行數(shù)據(jù)挖掘，以此實現(xiàn)更加精準的推薦和校友關系網(wǎng)的相關構建；并且采用聚合的方法提取較復雜校友信息中的主要特征，然后對這些特征進行深層次、多屬性的聚合和挖掘，構建校友關系網(wǎng)絡；同時還可以將相關企業(yè)的人事招聘信息、產(chǎn)品信息以及優(yōu)秀畢業(yè)校友的相關活動信息及時地并且精準地推薦給用戶。未來還可以進行針對性的引導、消息推送和跟蹤服務，增強校友之間工作的廣度和深度。

通過初期的需求分析，平臺選用了微信小程序這一成熟的體系開發(fā)，同時建立相應的微信公眾號來方便平臺推廣和用戶使用。該平臺在前端交互頁面設有條件篩選、質(zhì)量分析、校友互通、趨勢研判這四大核心功能模塊，用戶可以提供學號、入學畢業(yè)年份、姓名等個人信息完成初始化，以此使用相應的信息智能篩選、分析和預測服務。其中趨勢研判模塊可以基于用戶的初始化信息來預測未來的發(fā)展前景、就業(yè)單位是否穩(wěn)定以及能否獲得期望薪資。

與其他類似平臺相比，本平臺基于微信小程序、公眾號這一套成熟的體系開發(fā)，既方便積累用戶和快速傳播，又降低了開發(fā)和維護的成本。與一般就業(yè)平臺相比，本平臺基于機器學習對海量校友資源信息進行智能分析并訓練預測模型，提高了用戶搜尋信息的效率，還可以讓用戶評估個人狀態(tài)，預測未來就業(yè)狀況，幫助用戶明確當下的學習和發(fā)展的方向，提高未來的就業(yè)成功率。就平臺發(fā)展性而言，本平臺會在用戶允許的前提下收集信息，擴充校友資源數(shù)據(jù)庫增強評估的全面性，并訓練相應模型提高預測的準確率。就平臺影響而言，本平臺可以充分調(diào)動和利用校友資源為學生就業(yè)創(chuàng)造機遇，加強在校生與校友之間的聯(lián)系，提高學校的知名度和影響力，前景可觀。

4 結論

現(xiàn)有的大學生就業(yè)預測較少有使用隨機森林算法，且沒有與校友資源聯(lián)系并進一步通過平臺實現(xiàn)。本文采用加權隨機森林模型，提高了算法預測準確性，對就業(yè)影響因素進行一系列分析，為在校學生的發(fā)展和畢業(yè)去向提供可靠參考。同時并搭建小程序平臺，將預測結果與校友資源聯(lián)系，提供高效資源，拓寬在校生就業(yè)途徑，促進在校生求職方向的明確。

未來將通過小程序平臺繼續(xù)收集信息，進一步擴充校友資源數(shù)據(jù)庫，通過增加屬性標簽改進模型預測精度，增強評估的全面性。

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】