【CCF优秀博士学位论文奖-2019提名】基于属性图挖掘的职业流动行为研究，西北工业大学胥皇

论文主题：基于属性图挖掘的职业流动行为研究

论文作者：胥皇，西北工业大学博士研究生，他的导师是於志文。

指导老师：於志文，工学博士，西北工业大学教授，博士生导师，洪堡学者。西北工业大学计算机学院兼软件与微电子学院党委书记，智能感知与计算工信部重点实验室主任，陕西省嵌入式系统技术重点实验室主任，普适与智能计算研究所所长。

论文摘要： 职业流动行为是指个人在职业生涯中的工作变动引起的人才流动现象，根据研究的层次，可分为微观(个人)、中观(用人单位内)和宏观(行业和地区间)三个行为粒度。职业流动行为受经济、文化和政治等环境因素的影响，与知识水平、职业追求和家庭背景等个人因素相关，且对个人、家庭、用人单位、社会经济甚至国家的人才战略等都有重要意乂。随着经济全球化的发展，职业流动行为呈现岀逐渐活跃的趋势，为相关分析和研究带来了新的机会和挑战。相关硏究主要集中在人力资源管理和组织行为学等领域，且对微观流动的硏究通常规模较小，对宏观流动的硏究一般粒度较粗。随着互联网的普及，职业流动的信息迅速数字化，为开展大规模细粒度的研究创造了可能。同时，不断增强的数据挖掘技术，以及日益提髙的计算能力，为复杂薮据建模提供了机会。因此，本文基于属性图挖掘技术，研究职业流动行为相关的若干关键问题。具体而言，本文以职业流动的属性图表示为基础，通过图重建技术实现行为粒度的切换，将相关研究问题转换为属性图上的建模任务，并重点解决了静态图聚类和动态图预测两个关键问题。