【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型，具体涉及一种基于大模型的大学生就业数据分析系统。
技术介绍
1、随着毕业季的到来，高校选择合作的企业也尤为重要，这不仅关乎着毕业生们未来的就业发展，还与学校的就业率和声誉密切相关，因此，将大模型技术应用于大学生就业数据分析上，进而为高校提供智能的计算分析技术，帮助学校选择出合适的各合作企业，为毕业生们提供更好的就业机会和发展平台，让就业不再成为困扰的难题，助力学生们实现更好的职业发展和成长。
2、当前对高校在大学生就业选择合作企业的问题上主要采取的还是人工分析选择的方式，这种人工分析的方式无法实现全面的就业数据兼顾，且具有较多的主观判断成分，无法保障合作企业的贴合性，无法为毕业生们提供合适的多样的就业机会和发展平台，在一定程度上会降低高校的就业率，同时这种人工分析选择的方式，较为耗时耗力，效率较低，会使人工分析选择的负担加重。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种基于大模型的大学生就业数据分析系统。
2、为解决上...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述计算得到目标学校对应各专业的就业率，具体计算过程如下：
3.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述判断得到目标学校对应各有效专业，具体判断过程如下：
4.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述筛选得到目标学校对应的各目标企业，具体筛选过程如下：
5.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述计算得到目标学校对应各专业的就业率，具体计算过程如下：
3.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述判断得到目标学校对应各有效专业，具体判断过程如下：
4.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述筛选得到目标学校对应的各目标企业，具体筛选过程如下：
5.如权利要求1所述的一种基于大模型的大学生就业数据分析系统，其特征在于，所述分析得到各目标企业的企业评估系数，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：王运成，郭良，于洋，于士国，刘长波，
申请(专利权)人：山东三木众合信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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