后疫情时代如何提高大学生就业率：一个数据挖掘模型

后疫情时代，就业形势愈发严峻。一方面，受全球经济形势的影响，国内外有效需求下降导致订单减少，许多企业不得不缩减人员；另一方面，国内应届毕业生人数再创新高，就业压力不断增大。从招聘企业和求职者的微观视角出发，构建了一个考虑到双方偏好顺序的就业市场动态均衡的宏观模型，既解释了达成就业岗位匹配的市场机制，又反映了内生参数调整下匹配结果动态调整的过程，为政策制定和市场设计提供了新的思路和方法。