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    大數(shù)據(jù)時(shí)代下高校畢業(yè)生就業(yè)網(wǎng)絡(luò)“精準(zhǔn)化”服務(wù)模式研究

    2018-03-30 06:15:02拜亞萌張燕玲
    科技視界 2018年31期
    關(guān)鍵詞:用戶(hù)行為精準(zhǔn)化個(gè)性化推薦

    拜亞萌 張燕玲

    【摘 要】對(duì)國(guó)內(nèi)外大學(xué)生就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)進(jìn)行研究,分析高校畢業(yè)生就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)中存在的問(wèn)題。結(jié)合大學(xué)生就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的實(shí)際需求,采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析模型及相應(yīng)推薦算法,設(shè)計(jì)畢業(yè)生就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模型,構(gòu)建大數(shù)據(jù)時(shí)代下的就業(yè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式。通過(guò)收集、獲取多維度的海量就業(yè)數(shù)據(jù),并分析求職者的求職行為,預(yù)測(cè)出求職者的求職意向,并推薦符合其個(gè)性化需求的就業(yè)信息,從而達(dá)到“精準(zhǔn)化”的就業(yè)服務(wù)。

    【關(guān)鍵詞】就業(yè)服務(wù)模式;用戶(hù)行為;個(gè)性化推薦

    中圖分類(lèi)號(hào): G647.38;G252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào): 2095-2457(2018)31-0006-002

    DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.31.003

    0 引言

    “就業(yè)難”和“招工難”并存的現(xiàn)象,充分反映了高校畢業(yè)生就業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,有效需求分析不足等問(wèn)題?,F(xiàn)有的就業(yè)網(wǎng)站服務(wù)的服務(wù)內(nèi)容、就業(yè)資源組織形式及匹配策略等也沒(méi)有專(zhuān)門(mén)針對(duì)高校畢業(yè)生需求建設(shè),使得高校畢業(yè)生在利用就業(yè)網(wǎng)站求職時(shí)的個(gè)性化服務(wù)需求很難得到滿(mǎn)足。

    另外現(xiàn)有的就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式大都形式單一,仍停留在“人找工作”傳統(tǒng)模式,沒(méi)有根據(jù)求職者的簡(jiǎn)歷或偏好給出有精確性的信息匹配,個(gè)性化推薦程度不高[1]。雖然大多數(shù)就業(yè)服務(wù)網(wǎng)站提供了職位推薦功能,但大部分推薦系統(tǒng)智能化水平不高,僅根據(jù)求職者所填寫(xiě)的求職意向等基本信息進(jìn)行職位推薦,并沒(méi)有針對(duì)用戶(hù)求職者的網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為進(jìn)行深度分析,不能準(zhǔn)確掌握求職者的求職偏好,無(wú)法對(duì)求職者提供“精準(zhǔn)化”推薦服務(wù)[2-3]。與此同時(shí),由于人才庫(kù)信息量巨大,人才信息特點(diǎn)各異,用人單位對(duì)人才的需求各不相同,在海量的信息下,信息匹配精準(zhǔn)不準(zhǔn)確,“工作匹配人”的服務(wù)模式不夠成熟 。由此可見(jiàn),精準(zhǔn)化推薦成為就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式的發(fā)展趨勢(shì)之一。

    1 就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式構(gòu)建思路

    在網(wǎng)絡(luò)就業(yè)招聘領(lǐng)域,求職用戶(hù)和招聘需求是具有供需關(guān)系的對(duì)立主體,也是就業(yè)信息服務(wù)的主要研究對(duì)象,每一類(lèi)用戶(hù)都擁有各自的屬性資源。其中,求職用戶(hù)除了擁有自己的客觀屬性之外,也有對(duì)未來(lái)就業(yè)的主觀興趣要求,與此同時(shí),企業(yè)用戶(hù)所發(fā)布的實(shí)際崗位需求,也可以劃分為崗位客觀需求和對(duì)應(yīng)聘者的主觀要求 。求職用戶(hù)和企業(yè)用戶(hù)的客觀屬性和主觀需求有很多對(duì)應(yīng)的關(guān)系,如圖1所示。

    由圖1可知,不同的主體用戶(hù)的主客觀信息都有著一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,求職用戶(hù)對(duì)職位的需求跟公司的招聘需求是一個(gè)對(duì)等的關(guān)系,可以用同一個(gè)統(tǒng)一的屬性集合來(lái)表示,通過(guò)匹配二者的屬性來(lái)決定是否給用戶(hù)做推薦。本文正是基于此思路,提出并設(shè)計(jì)基于大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式。

    2 就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式構(gòu)建方案

    就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)模式構(gòu)建方案,從服務(wù)對(duì)象、服務(wù)平臺(tái)、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)策略以及相互關(guān)系進(jìn)行描述,重點(diǎn)闡述了就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)平臺(tái)以及“精準(zhǔn)化”就業(yè)服務(wù)推薦模型的設(shè)計(jì)過(guò)程。

    2.1 就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)平臺(tái)總體設(shè)計(jì)

    就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)平臺(tái)的總體模型采用多層次結(jié)構(gòu)為設(shè)計(jì)思想,自頂而下劃分為三個(gè)層次:信息服務(wù)平臺(tái)層、信息服務(wù)策略層、信息數(shù)據(jù)庫(kù)層。各個(gè)層次分工明確、相輔相成,共同組成了面向不同用戶(hù)維度的高校畢業(yè)生就業(yè)信息服務(wù)體系,同時(shí),使得該信息服務(wù)平臺(tái)具有低耦合、可擴(kuò)展等技術(shù)特性,該服務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)如圖2所示。

    (1)服務(wù)平臺(tái)層

    以就業(yè)信息服務(wù)網(wǎng)站的方式,向求職者和用人單位等相關(guān)主體用戶(hù)提供訪(fǎng)問(wèn)通道,主要向用戶(hù)提供各種就業(yè)信息服務(wù),包括個(gè)人簡(jiǎn)歷管理、個(gè)人信息管理、個(gè)性化搜索管理、職業(yè)規(guī)劃管理等多個(gè)核心模塊和基本的服務(wù)功能。

    (2)服務(wù)策略層

    該層負(fù)責(zé)對(duì)上層所提出的各種業(yè)務(wù)需求提供智能化、個(gè)性化的就業(yè)信息服務(wù)和服務(wù)策略,為求職用戶(hù)提供精準(zhǔn)化的職位匹配結(jié)果,為用人單位提供就業(yè)趨勢(shì)分析。

    (3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層

    底層為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),主要為上層的各種就業(yè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)支撐。包括海量異構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、就業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)核心數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)ETL引擎三部分組成,效解決了異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)共享度低和集成度低等問(wèn)題。

    2.2 精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)推薦模型設(shè)計(jì)

    精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)推薦模型是整個(gè)就業(yè)信息服務(wù)模式的核心,通過(guò)對(duì)求職者的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,利用精準(zhǔn)化推薦引擎,為求職者的真實(shí)求職意圖進(jìn)行預(yù)測(cè)和推薦,從而提高就業(yè)服務(wù)的智能化水平。其中,精準(zhǔn)化推薦流程如圖3所示,推薦模型工作步驟設(shè)計(jì)如下:

    (1)采集信息:獲取求職用戶(hù)基本信息、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)以及招聘需求的基本信息;

    (2)創(chuàng)建模型:對(duì)求職用戶(hù)和招聘企業(yè)分別創(chuàng)建簡(jiǎn)歷類(lèi)資源模型和職位類(lèi)資源模型;

    (3)抽取集合:抽取由主觀興趣和客觀特征組成的屬性集合,進(jìn)而生成各自屬性向量集;

    (4)數(shù)據(jù)處理:利用用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾推薦算法,對(duì)用戶(hù)——就業(yè)信息數(shù)據(jù)向量進(jìn)行匹配計(jì)算;

    (5)結(jié)果推薦:根據(jù)匹配結(jié)果,對(duì)權(quán)重推薦度進(jìn)行排序,取相似度靠前的推薦結(jié)果推薦給用戶(hù)。

    推薦算法是推薦引擎的核心部件,本文采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法作為推薦算法,相比基于內(nèi)容和基于規(guī)則的推薦算法,協(xié)同過(guò)濾推薦算法具有數(shù)據(jù)依賴(lài)度較低、模型構(gòu)建簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)采集便捷等特點(diǎn)。該算法對(duì)用戶(hù)隱式數(shù)據(jù)的挖掘具有明顯的優(yōu)勢(shì),能夠提高推薦系統(tǒng)的結(jié)果多樣性。算法思想:以收集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),找出與目標(biāo)求職者相似的其他用戶(hù),利用相似求職者的求職行為,對(duì)目標(biāo)求職者的行為進(jìn)行預(yù)測(cè),并將相似結(jié)果推薦給求職者。由此可對(duì)基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行如下描述:

    算法輸入:對(duì)不同職位進(jìn)行興趣度評(píng)分,構(gòu)建評(píng)分矩陣向量

    算法輸出:產(chǎn)生職位推薦結(jié)果

    算法流程:

    (1)利用相似度計(jì)算公式,計(jì)算兩個(gè)評(píng)分向量之間的夾角與余弦值,即相似度值S;

    (2)若S越大,則表示兩個(gè)求職者的興趣度一致,否則表示兩個(gè)求職者的興趣度有差別;

    (3)設(shè)置相似度閾值F,對(duì)相似度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾,將低于該閾值的用戶(hù)信息舍棄,保留高于該閾值的用戶(hù)信息;

    (4)設(shè)置鄰居數(shù)值K,對(duì)篩選后的用戶(hù)進(jìn)行排序,選取前K個(gè)作為用戶(hù)的鄰居;

    (5)提取前K個(gè)鄰居的興趣信息,并將該結(jié)果作為推薦結(jié)果,作為數(shù)據(jù)輸出;

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文圍繞高校畢業(yè)生就業(yè)信息服務(wù)模式進(jìn)行研究,優(yōu)化構(gòu)建一種基于大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)信息服務(wù)模式,對(duì)網(wǎng)絡(luò)求職者的操作行為進(jìn)行收集和分析,建立用戶(hù)行為模型和職位需求模型,并通過(guò)模型計(jì)算和屬性匹配,預(yù)測(cè)求職者的真實(shí)的求職意圖。該服務(wù)模型的創(chuàng)建,可以彌補(bǔ)當(dāng)前就業(yè)信息服務(wù)的不足,進(jìn)而為就業(yè)信息實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)化、個(gè)性化的就業(yè)推薦服務(wù)。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]劉彤.大學(xué)生求職信息搜集行為與就業(yè)信息服務(wù)供給優(yōu)化[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2018(20):77-79.

    [2]趙明.淺談大學(xué)生就業(yè)信息服務(wù)體系的構(gòu)建[J].現(xiàn)代職業(yè)教育,2018(12):43-45.

    [3]賈小涵,周思彤,葉俊豪,等.高校就業(yè)信息服務(wù)實(shí)施策略研究[J].山西青年,2018(13):110-112.

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