1. 本选题研究的目的及意义

随着我国高等教育的快速发展，高校毕业生人数逐年增加，就业竞争日益激烈，大学生就业问题已成为社会关注的焦点。

近年来，机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，在数据挖掘、模式识别、预测分析等方面展现出巨大潜力，为解决大学生就业难题提供了新的思路和方法。

本选题旨在探讨机器学习方法在高校大学生就业层次模型中的应用，以期为高校就业指导工作提供科学依据和决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对大学生就业问题进行了广泛研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者对大学生就业问题研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究主要内容包括以下几个方面:
1.高校大学生就业层次概述:对高校大学生就业层次进行界定，并探讨不同就业层次的特点和影响因素。

2.机器学习方法概述:介绍机器学习的基本概念、原理和常用算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并分析其在数据挖掘、预测分析等方面的应用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究为主，定性研究为辅的研究方法，并将运用机器学习技术构建高校大学生就业层次预测模型。

具体研究步骤如下：
1.文献研究阶段:深入研究国内外关于大学生就业层次、影响因素和机器学习应用等方面的相关文献，为研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与处理阶段:通过问卷调查、数据库检索等方式收集高校大学生就业相关数据，并对数据进行清洗、转换、降维等预处理操作，为后续模型构建做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角的创新:将机器学习方法引入高校大学生就业层次研究，为该领域的研究提供了新的视角和方法。

2.研究内容的创新:构建基于机器学习的高校大学生就业层次预测模型，并对模型预测结果进行深入分析，为高校就业指导工作提供决策支持。

3.研究方法的创新:采用大数据分析技术，对海量、多维度的大学生就业相关数据进行挖掘和分析，揭示数据背后的潜在规律，提高研究结果的科学性和准确性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李佳,杜陆军,段永瑞.基于机器学习的毕业生就业薪酬预测[j].计算机工程与应用,2022,58(17):260-268.

[2]张天,谢承旺,周丽,等. 基于集成学习的大学生就业能力评价模型[j]. 高校教育管理,2022,16(03):108-114.

[3]李春,张宁,王晓玲. 基于机器学习的高校毕业生就业预警研究[j]. 计算机工程与应用,2021,57(16):275-280.