高校毕业生就业区域流向分类研究是当前教育经济学和人力资源管理领域的重要课题。随着我国高等教育的普及和区域经济发展的不均衡，毕业生就业选择呈现明显的区域集聚特征。本研究基于反馈神经网络（FeedbackNeuralNetwork）构建高校毕业生就业区域流向预测模型，通过采集多维度就业数据（如薪资水平、行业发展、区域政策等），分析影响毕业生就业区域选择的关键因素。与传统统计方法相比，反馈神经网络能够有效处理非线性关系和时间序列特征，通过误差反向传播机制不断优化模型参数。研究成果可为高校就业指导部门提供数据支撑，帮助教育行政部门制定区域人才政策，同时为毕业生理性选择就业地域提供参考依据。研究还将探讨不同专业类别、学历层次毕业生在区域流向中的差异化表现，为促进人才资源合理配置提供理论支持。