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基于图卷积网络嵌入社交关系的毕业去向预测

Prediction of graduation destination based on graph convolutional network embedded social relations
杨光泽1
欧阳勇1
孙思思2
陈凌钰1
叶志伟1
1. 湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
2. 武汉大学 社会学院, 武汉 430072

摘要

针对现有学生毕业去向预测研究工作忽略了社交关系对学生毕业去向选择的潜在影响问题,提出一种基于社交图嵌入的自注意力模型(social graph embedding-based self-attention neural network,SGE-SANN)对学生毕业去向进行预测。首先处理包含共性和个性的社交关系,并使用图卷积神经网络将其嵌入到学生成绩特征之中;然后引入自注意力机制平衡影响学生毕业去向的特征因子;最后由多层投影层进行特征融合与预测。在公开数据集上进行的实验证明了SGE-SANN模型的优越性。

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61772180)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0110
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3322-3326,3365
文章编号: 1001-3695(2021)11-021-3322-05

发布历史

[2021-11-05] 印刷出版

引用本文

杨光泽, 欧阳勇, 孙思思, 等. 基于图卷积网络嵌入社交关系的毕业去向预测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3322-3326,3365. (Yang Guangze, Ouyang Yong, Sun Sisi, et al. Prediction of graduation destination based on graph convolutional network embedded social relations [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3322-3326,3365. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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