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基于图卷积网络嵌入社交关系的毕业去向预测

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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.
Prediction of graduation destination based on graph convolutional network embedded social relations

杨光泽、欧阳勇、孙思思、陈凌钰、叶志伟

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湖北工业大学计算机学院,武汉430068

武汉大学社会学院,武汉430072

毕业去向预测 社交关系 图卷积神经网络 自注意力机制

国家自然科学基金面上项目

61772180

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0110

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
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