李晟，博士研究生，研究员级高级工程师，中组部国家重大人才计划特聘专家，广西师范大学中国—东盟数字科技研究院院长，北京新动力人才创新研究院常务副院长。从事数字经济和数字技术研究，担任全国共享经济标准化技术委员会（TC587）委员、全国标准数字化标准化工作组（SWG29）委员，作为主要起草人起草国家标准多部，取得包括发明专利在内自主知识产权百余项，主持国家社会科学基金项目、教育部人文社会科学研究青年基金项目等省部级以上项目数十项，发表包括SCI一区在内高水平论文数十篇。

本书旨在深入探索并实践人工智能技术在就业质量评价领域的创新应用，为国家“智慧就业”“数字人社”建设贡献力量。
作者撰写过程中广泛搜集相关最新研究成果，结合实际案例分析探讨，全方位展示人工智能技术在就业质量评价中的潜力与前景，涵盖从理论到实践、从方法到应用各方面。
本书内容涵盖就业质量评价的理论基础、指标体系构建、数据预处理与特征工程、机器学习模型构建与应用等，希望帮助读者理解人工智能技术在就业质量评价中的应用原理与实践方法，激发创新思维与实践探索。

第一章 绪论
第一节 人工智能时代的就业市场
第二节 全球视野下的就业质量评价
第三节 以人工智能构建就业质量评价体系的蓝图
第二章 就业质量理论基础
第一节 就业质量的概念
第二节 就业质量的衡量指标
第三节 就业质量的理论模型
第三章 人工智能技术基础
第一节 人工智能的综合视角
第二节 人工智能的主要关键技术
第三节 人工智能对就业市场结构及趋势的宏观影响
第四章 人工智能对就业质量的影响
第一节 人工智能对就业环境的影响
第二节 人工智能对就业能力的影响
第三节 人工智能对劳动报酬及社会保障的影响
第四节 人工智能对劳动保护的影响
第五节 人工智能对就业质量评价的影响
第五章 就业质量评价方法
第一节 评价方法概述
第二节 主要评价方法
第三节 评价方法的应用
第六章 就业质量评价指标体系构建
第一节 指标体系构建原则
第二节 指标体系框架设计
第三节 指标体系内容
第四节 指标权重确定方法
第五节 综合评价
第七章 数据预处理与特征分析
第一节 数据收集与清洗
第二节 数据标准化
第三节 特征提取
第四节 多变量特征分析
第八章 机器学习模型构建
第一节 机器模型选择的考量因素
第二节 模型选择
第三节 模型训练
第四节 模型评估
第五节 模型解释性工具
第六节 机器学习在就业质量评价中的应用
第九章 深度学习与复杂模型应用
第一节 深度学习技术概述
第二节 基于深度学习的就业质量评价模型构建
第三节 复杂模型构建中的融合与创新
第四节 模型验证与用户反馈
第十章 评价模型的高级应用
第一节 高级机器学习技术
第二节 大数据分析与复杂系统建模
第三节 新兴技术的应用前景
第十一章 评价模型的综合应用
第一节 集成AI技术于评价模型的实践
第二节 评价模型在不同应用场景的定制化
第三节 评价模型的管理与优化
第十二章 AI在就业服务中的创新应用
第一节 智能推荐系统
第二节 个性化职业发展
第三节 云端就业新服务
第十三章 挑战、风险与应对策略
第一节 技术实施的挑战
第二节 伦理和隐私问题
第三节 模型可解释性与透明度
第十四章 结语
第一节 回顾与总结
第二节 挑战与展望
第三节 行动与倡议
参考文献