【技术实现步骤摘要】
基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法及装置
[0001]本申请涉及大学音乐
，尤其涉及基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]大学音乐专业是一门重要的艺术类学科，该学科结合互联网的改进对于教学具有重要的意义。
[0003]比如说，中国专利CN111369975A公开了基于人工智能的大学音乐评分方法、装置、设备及存储介质，中国专利CN102750964A公开了基于表情的背景音乐控制方法及装置，中国专利CN102089968A公开了音频放大器以及用于重新配置音频放大器的方法，因此，目前对于大学音乐领域的改进还都是停留在对音乐进行控制或者评分等方面。
[0004]长期以来，课堂一直是教育研究的重点。而大学音乐毕业生的择业选择往往不被关注，目前，随着国内经济发展进入停滞期以及大学生人数激增，大部分学生毕业后急于找到一份工作，忽略自己专业擅长和感兴趣的领域，现有技术多是对大学生就业进行规划和指导，缺少对大学生就业情况进行反馈统计。
专利技术内...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法，其特征在于，包括下述步骤：构建期望职位列表，包括：第一期望职位列表和第二期望职位列表，其中，所述第一期望职位列表中元素为各个音乐类职位，所述第二期望职位列表中元素为各个非音乐类职位；基于预设自输入平台，获取由用户自行输入的姓名和入职职位；基于预设第一筛选模型和所述第一期望职位列表、第二期望职位列表，进行检索筛选，确定所述入职职位所属的期望职位列表，并进行统计；基于UserCF协同过滤算法和所述统计结果，构建显性反馈数据集，确定第一期望职位列表对应的姓名及姓名数量同时，确定第二期望职位列表对应的姓名及姓名数量基于预设第二筛选模型，筛选出没有在自输入平台上进行输入的学生姓名，构建目标学生集；基于各求职平台后台数据统计及毕业院校名称、所述目标学生集中学生姓名进行模糊检索，获取求职平台上目标学生进行投递的职位，同时，基于UserCF协同过滤算法查询目标学生在求职平台上的历史投递职位，构建隐性反馈数据集，判断所述择业职位所属的期望职位列表；统计所述目标学生集中学生的期望职位列表为第一期望职位列表对应的姓名及姓名数量同时，确定所述目标学生集中学生的期望职位列表为第二期望职位列表对应的姓名及姓名数量基于预设统计模型和进行综合统计，确定大学音乐毕业生进行择业时选择音乐类职位的比重和选择非音乐类职位的比重。2.根据权利要求1所述的基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法，其特征在于，所述预设自输入平台，具体为：学校自行构建的统计平台，非求职平台，用于由学生输入进行毕业生求职统计的平台。3.根据权利要求2所述的基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法，其特征在于，所述预设第一筛选模型，具体包括：与所述预设自输入平台相连接，且能进行数据接收，接收所述预设自输入平台获取的数据，进行职位筛选分类。4.根据权利要求1至3任一所述的基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法，其特征在于，所述基于所述隐性反馈数据集和余弦相似度算法确定目标学生的择业职位，判断所述择业职位所属的期望职位列表，具体为：对所述隐性反馈数据集中不同音乐类职位进行投递次数统计；对所述隐性反馈数据集中不同非音乐类职位进行投递次数统计；基于预设的余弦相似度算法和所述投递次数统计结果，确定目标学生在音乐类职位中的总投递次数和在非音乐类职位中的总投递次数；若目标学生在音乐类职位中的总投递次数大于在非音乐类职位中的总投递次数，则选择目标学生在音乐类职位中投递次数最多的职位作为择业职位：
若目标学生在音乐类职位中的总投递次数小于在非音乐类职位中的总投递次数，则选择目标学生在非音乐类职位中投递次数最多的职位作为择业职位。5.根据权利要求4所述的基于反馈模型对大学音乐毕业生进行择业统计的方法，其特征在于，所述基于预设统计模型和进行综合统计，确定大学音乐毕业生进行择业时选择音乐类职位...
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