By tecdatAI人工智能辅导, Python辅导, 人工智能, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Bayesianoptimization, CatBoost, CategoricalBoosting, collaborativefiltering, Development, employmentstatus, ExtremeGradientBoosting, fusionmodel, LightGBM, LightGradientBoostingMachine, person-jobmatching, Prediction, python, SupportVectorMachine, svm, TermFrequency-InverseDocumentFrequency, tf-idf, xgboost, 人岗精准匹配, 协同过滤, 就业状态, 开发, 支持向量机, 极端梯度提升, 融合模型, 词频-逆文档频率, 贝叶斯优化, 轻量梯度提升机, 预测
本文围绕宜昌市就业登记数据构建了一套覆盖状态判定、影响分析、状态预测、人岗匹配的完整分析流程：先依据失业时间、就业时间、失业注销时间与合同终止日期的时序关系判定个体就业状态，并用卡方检验与Cramér’s V系数分析户口、年龄、学历等特征的影响；再集成随机森林、SVM、XGBoost、LightGBM、CatBoost、逻辑回归六类模型预测就业状态，筛选出15个关键特征；随后按年份左连接GDP增长率、居民消费价格指数等宏观指标，以贝叶斯优化调优CatBoost；最后基于TF-IDF与余弦相似度构建人岗匹配推荐，为失业人员推荐合适岗位。
