貝葉斯網(wǎng)絡在就業(yè)風險評估中的應用

摘 要： 高校擴招帶來了大學生數(shù)量大幅度增長，畢業(yè)生就業(yè)問題已經(jīng)成為高校管理中的重大問題。在對近年來就業(yè)風險評估研究的基礎上，提出了用貝葉斯網(wǎng)絡來解決就業(yè)風險評估和預測的問題，為了降低先驗概率的主觀性，引入了模糊綜合評判的方法。以某校前幾年的就業(yè)信息來訓練就業(yè)風險評估的貝葉斯網(wǎng)絡模型，實驗結果表明，專業(yè)成績和實踐水平在影響就業(yè)的主觀因素中占有重要的地位，為今后的教學及就業(yè)提供了有益的指導。

關鍵詞： 就業(yè)； 風險評估； 貝葉斯網(wǎng)絡； 模糊綜合評判

中圖分類號：520.20 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2013）03-35-02

0 引言

近年來，隨著高校的大規(guī)模擴招，使我國高等教育歷史性地步入了大眾教育階段。但隨之而來的是巨大的社會就業(yè)壓力。由于招生規(guī)模逐年擴大、在校生人數(shù)大幅度增加，給高校學生管理工作帶來了諸多問題。學生管理者越來越感到管理的復雜性，對于學生的就業(yè)狀況也越來越難以預測。為了制定切實可行的就業(yè)對策，幫助學生找到滿意的工作，必須對影響就業(yè)的各種因素進行分析，并在此后的教學過程中將其作為改進教學的參考。為了對影響就業(yè)的因素進行準確地分析，本文提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡的風險評估技術，同時，為了降低先驗概率主觀性帶來的風險，引入了模糊綜合評判。

1 貝葉斯網(wǎng)絡與模糊綜合評價

1.1 貝葉斯網(wǎng)絡

貝葉斯網(wǎng)絡[1-4]是一種基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡，它以圖形化的方式描述變量或事件之間的概率關系或因果關系。一般地，貝葉斯網(wǎng)絡由兩部分組成：貝葉斯網(wǎng)絡結構和條件概率表。

其中：G是一個有向無環(huán)圖，其頂點對應于有限集中的隨機變量X1，X2，…，Xn，其弧代表一個函數(shù)依賴關系。如果有一條弧由變量Y到X，則Y是X的雙親或者直接前驅，而X則是Y的后繼。一旦給定其雙親，圖中的每一個變量獨立于圖中該節(jié)點的后代集，在圖G中Xi的所有雙親變量用集合Pa（Xi）表示。

1.2 模糊綜合評價

模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評標方法。該綜合評價法根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數(shù)學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價[5-6]。它具有結果清晰，系統(tǒng)性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合用于解決各種非確定性問題。

2 基于改進的貝葉斯網(wǎng)絡的就業(yè)風險評估

貝葉斯網(wǎng)絡強大的推理能力建立在先驗概率評估的基礎之上；如果先驗概率不準確，那么，其優(yōu)勢也得不到發(fā)揮。因此，提高先驗概率的準確性成為發(fā)揮貝葉斯網(wǎng)絡推理優(yōu)勢的一大問題。模糊綜合評判是一種將模糊的信息定量化的方法，將其應用于先驗概率的計算，以提高先驗概率的準確性。

本文建立在模糊綜合評判的基礎之上，用模糊綜合評判得到各節(jié)點的概率作為先驗概率的貝葉斯網(wǎng)絡對風險進行評估以及預測。具體的評估過程可以依照下面的步驟來進行。

⑴ 建立就業(yè)風險預測模型

分析影響學生就業(yè)中存在的各種因素及其之間的相互影響關系，建立就業(yè)風險的貝葉斯網(wǎng)絡模型，作為風險分析及預測的基礎。

⑵ 利用模糊綜合評判計算節(jié)點的先驗概率值

a. 確定權數(shù)及權數(shù)矩陣

權重矩陣F：確定各專家在風險評估中影響力度即權重矩陣Fi，其中：i為風險因素的個數(shù)且0

b. 確定評判論域及隸屬度

風險影響矩陣R：矩陣的行表示各專家的5個等級（幾乎沒有影響，較小，中等，較大，非常嚴重），列表示風險因素，矩陣中的值是各專家對該因素影響大小的評分。

c. 計算隸屬度模糊矩陣

根據(jù)模糊評估算法，計算T=FoS'，其中：S'是S的轉置矩陣。對T進行歸一化，得出各風險的評估值。

⑶ 計算節(jié)點的風險概率值

根據(jù)建立的模型及節(jié)點的先驗概率值，進行貝葉斯計算，得到各節(jié)點風險發(fā)生的概率值。

⑷ 貝葉斯網(wǎng)絡信念更新

當獲得某一確定的信息時，對網(wǎng)絡信念進行更新。比較更新前后網(wǎng)絡中各節(jié)點的概率，預測風險是增加了還是減少了，分析導致這一變化的原因，及時調整就業(yè)政策并采取有效的措施降低風險的發(fā)生。

3 貝葉斯網(wǎng)絡在就業(yè)風險評估中的應用

學生的就業(yè)狀況不僅與個人能力，性別，家庭背景有關，而且與當年的政策法規(guī)有著不同程度的聯(lián)系，對于一些客觀的因素在此不做分析，本文僅以與個人自身的因素對就業(yè)的影響進行分析來說明本文的方法。與個人能力有關的因素有：學歷（G），專業(yè)成績（M），實踐能力（P），外語水平（E），計算機水平（C），他們都會對就業(yè)產(chǎn)生一定的影響，根據(jù)他們之間的影響關系建立貝葉斯網(wǎng)絡如圖1所示。

根據(jù)某高校前幾年的就業(yè)狀況及相關教師對各節(jié)點的評估值，利用模糊綜合評判得出各節(jié)點的概率值，進行推理的結果發(fā)現(xiàn)：專業(yè)成績和實踐水平對就業(yè)的影響非常大，因此，在此后的教學過程中，應加強這方面能力的培養(yǎng)，為今后的學生就業(yè)增加籌碼。

4 結束語

貝葉斯網(wǎng)絡以其強大的圖形表示方法及推理理論為優(yōu)勢，以其對學生就業(yè)中存在的風險關系進行建模，結合模糊綜合評判降低了貝葉斯網(wǎng)絡模型中先驗概率的主觀性，為制定合理的教學計劃提供了可靠的依據(jù)。貝葉斯網(wǎng)絡結構的合理性是進行風險評估的前提，因此，自動地通過對就業(yè)信息的學習來構造貝葉斯網(wǎng)絡模型將是下一步的研究方法。

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