基于机器学习的社会安全风险分析开题报告

1. 研究目的与意义

伴随着我国教育水平的不断提升，考研逐渐成为越来越多学子的选择。

在考研的开始阶段，相比于盲目的付出，往往一个适合自身的正确选择显得更加重要，但我国现在的考研产业相对于高考的配套产业还属于初级阶段，考研人群对于信息分析的需求不断增加。

2. 研究内容和预期目标

对于考研人员的研究，拟定采取线上搜集数据，内容涉及基本信息、高考情况、培训状况、考研意向、工作经历、导师评价六大方面；对于考研需求人员进行线上调研，内容涉及考研综合能力评价、问题及建议两方面内容；对于各高校历年录取数据进行网上收集，内容涉及基本信息、录取状况、能力需求、培养方法、考研前景等五个方面。

本次研究具体内容涵盖、实名信息、考研意向、是否就业、自身能力评估、年龄、学历、性格、家庭背景、特殊技能、拥有证书、培训记录、工作记录，老师评价等。

3. 国内外研究现状

国内外许多专家学者利用机器学习的方法在一些常规的社会问题方面进行了研究，Pflueger等利用最近求职行为的人员的工作经历，评估了求职人员获得工作的概率，李卫红等利用武汉市2007年的犯罪数据，基于GA-BP神经网络，选取菜场、人口、GDP、土地利用信息等35个特征预测财产犯罪的时空分布等。

4. 计划与进度安排

选用Python软件以网络爬虫方式来进行数据收集，了解考研人员基本信息、个人状况、导师评价等。

在数据收集后，运用Excel进行数据量化处理，随后运用Python软件进行词频分析和词云图程序编写；运用Stata进行因子分析与回归分析；运用Matlab2022b软件对BP神经网络模型的数据进行归一化处理与仿真模拟；运用DevC 与Matlab共同编程实现有关随机森林模型的模型分类筛选、决策树和随机森林主函数的编写以及随机森林程序的运行；运用Mathtype进行相关数学公式的编写；运用Photoshop、Tableau、Visio2013分别进行词云图图片处理、地图和因子分析树状图以及流程图神经网络图的绘制，以此来进行统计推断的估计、统计分组确定、综合指标的测算、统计模型的衡量等。

5. 参考文献

基于随机森林算法的高层建筑机械拆除方法判断[j]. 王勃,崔洋,董丽欣.低温建筑技术. 2020(12)

基于svm及股价趋势的股票预测方法研究[j]. 邬春学,赖靖文.软件导刊. 2018(04)

基于大数据的个人信用风险评估模型研究[d]. 张万军.对外经济贸易大学 2016