(西北工业大学计算机学院 西安 710072) (xuhuang@mail.nwpu.edu.cn)
出版日期: 2019-07-01基金资助:国家****科学基金项目(61725205);国家重点基础研究发展计划基金项目(2015CB352401);国家自然科学基金项目(61332005,61772428)The Analysis and Prediction of Spatial-Temporal Talent Mobility Patterns
Xu Huang, Yu Zhiwen, Guo Bin, Wang Zhu(School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072)
Online: 2019-07-01摘要/Abstract
摘要： 随着经济全球化的发展,地区间的人才流动日益频繁,人才的引进和流失对各地区的科技和经济的发展产生了巨大的影响.对人才流动问题进行深入研究,是实现有效的人才流动监控、制定科学人才引流政策的基础.提出一种数据驱动的人才流动分析方法,探究地区间人才流动的规律,并预测未来的人才流动.具体而言,用基于矩阵序列的定量方法表示地区间人才流动现象,并分析地区间人才流动的时空模式以及地区人才吸引力的差异和人才交换的聚集效应.进一步提出人才流动预测模型,结合卷积和循环神经网络实现地区间人才流量的预估.通过大规模在线职业平台的数据对所提出的模型进行验证,实验表明：提出的模型误差相对基准模型平均降低约15%.
参考文献
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| [1] | 夏冬雪, 杨燕, 王浩, 阳树洪. 基于邻域多核学习的后融合多视图聚类算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1627-1638. |
| [2] | 朱颖雯, 陈松灿. 基于随机投影的高维数据流聚类[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1683-1696. |
| [3] | 王婷, 王娜, 崔运鹏, 李欢. 基于半监督学习的无线网络攻击行为检测优化方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(4): 791-802. |
| [4] | 赵慧慧, 赵凡, 陈仁海, 冯志勇. 基于地理空间大数据的高效索引与检索算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(2): 333-345. |
| [5] | 陈叶旺, 申莲莲, 钟才明, 王田, 陈谊, 杜吉祥. 密度峰值聚类算法综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(2): 378-394. |
| [6] | 秦红, 王皓, 魏晓超, 郑志华. 安全的常数轮多用户k-均值聚类计算协议[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(10): 2188-2200. |
| [7] | 刘逸凡, 徐昆. 多光源绘制方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(1): 17-31. |
| [8] | 张佳影,王祺,张知行,阮彤,张欢欢,何萍. 区域医疗健康平台中检验检查指标的标准化算法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(9): 1897-1906. |
| [9] | 洪敏,贾彩燕,李亚芳,于剑. 样本加权的多视图聚类算法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(8): 1677-1685. |
| [10] | 闫小强,叶阳东. 共享和私有信息最大化的跨媒体聚类[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(7): 1370-1382. |
| [11] | 李顺勇，张苗苗，曹付元. 基于分类型矩阵对象数据的MD fuzzy k-modes聚类算法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(6): 1325-1337. |
| [12] | 李明月,罗向阳,柴理想,袁福祥,甘勇. 基于网络节点聚类的目标IP城市级定位方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(3): 467-479. |
| [13] | 杜瑞忠,李明月,田俊峰. 基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(3): 555-565. |
| [14] | 李赫,印莹,李源,赵宇海,王国仁. 基于多目标演化聚类的大规模动态网络社区检测[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(2): 281-292. |
| [15] | 庄连生, 吕扬, 杨健, 李厚强. 时频联合长时循环神经网络[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(12): 2641-2648. |
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