近年来，随着高等教育的普及化，高校毕业生人数逐年攀升，就业竞争日益激烈，大学生就业问题日益成为社会关注的焦点。

大学生就业层次是指大学生毕业后所从事的职业类型、就业岗位、薪资待遇等方面的综合体现，是衡量大学生就业质量和社会人力资源配置效率的重要指标。

探索影响大学生就业层次的因素，构建科学合理的就业层次预测模型，对于引导大学生树立正确的就业观念，提高就业竞争力，促进高校人才培养目标与社会需求相匹配具有重要意义。

本综述回顾了国内外关于大学生就业层次影响因素、预测模型以及机器学习方法应用的相关研究，总结了现有研究成果和不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：大学生就业层次；影响因素；预测模型；机器学习

为了更好地理解本研究的主题，首先对以下几个关键概念进行界定：
（一）高校大学生就业层次
高校大学生就业层次是指大学生毕业后所从事的职业类型、就业岗位、薪资待遇等方面的综合体现，是衡量大学生就业质量和社会人力资源配置效率的重要指标。

目前，学术界对于大学生就业层次的划分尚未形成统一标准，常见的划分方式包括：
1.按就业单位性质划分：可分为党政机关、事业单位、国有企业、三资企业、民营企业、自主创业等。

2.按行业类别划分：可分为金融业、信息技术业、教育行业、制造业、服务业等。

3.按薪资水平划分：可分为高薪层次、中等薪资层次、低薪层次等。

本研究将根据研究数据的具体情况和研究目的选择合适的就业层次划分标准。