基于Mahout機器學習算法的智能崗位推薦

楊運強 吳進

摘要：當前很多高校在學生就業(yè)工作中采用的方式通常有兩種，一種是企業(yè)到校進行宣講，另一種是企業(yè)集中到校開招聘會，這樣會帶來兩個問題，一是所有的企業(yè)宣講或者招聘學生都要參與，浪費了學生和企業(yè)的寶貴時間，二是隨著學校就業(yè)工作的開展，對接的企業(yè)資源庫越來越多，這種招聘形式無法滿足所有企業(yè)的到校招聘需求，通過Mahout機器學習算法，基于學生的專業(yè)技能特點，在企業(yè)資源庫中推薦與學生技能特征相匹配的就業(yè)信息，能夠很好的解決畢業(yè)生和企業(yè)崗位的對接。

關鍵詞：Mahout機器學習 專業(yè)技能特點 企業(yè)資源庫

中圖分類號：A 文獻標識碼：A 文章編號：（2022）-13-

一、智能推薦崗位的技術框架

隨著大數(shù)據(jù)思想實施的落地，推薦系統(tǒng)也開始倍受關注。不光是電商，各種互聯(lián)網(wǎng)應用都開始應用推薦系統(tǒng)，像搜索，社交網(wǎng)絡，音樂，餐飲，地圖服務等等。在以前，沒有使用推薦算法的時候，是通過設置各種約束條件，匹配數(shù)據(jù)的自然屬性呈現(xiàn)給用戶，這種就是基于規(guī)則的系統(tǒng)，然爾推薦算法從另一角度入手，解決了基于規(guī)則設置的問題。

論文介紹一種基于Mahout的就業(yè)崗位智能推薦系統(tǒng)，首先需要將學生的平時測試成績、期中期末考試成績、技能大賽成績、綜合題目測試成績收集到Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，使用算法分析出每個學生的專業(yè)技能特點，然后輸入推薦規(guī)則到Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，使用Mahout機器學習算法為每個同學推薦三個就業(yè)企業(yè)崗位信息，最后使用網(wǎng)站平臺顯示給用戶。

二、核心算法

1.回歸分析

通過Stepwise Regression逐步式回歸算法，對學生專業(yè)測試數(shù)據(jù)進行回歸分析，揭示出專業(yè)技能數(shù)據(jù)之間關系，從數(shù)據(jù)量上研究專業(yè)技能的提升關系。

2.聚類分析

通過k-means聚類算法對每個學生、每個專項技能數(shù)據(jù)進行聚類計算和分析。

3.關聯(lián)分析

通過 Apriori算法，對專業(yè)技能和推薦規(guī)則之間進行關聯(lián)分析，從集中和離中趨勢兩個方面進行分析，揭示出兩者關系。

4.相關性分析

通過 Eclat算法，根據(jù)知識相關程度和學生在對于每個知識模塊的掌握情況。

5.貢獻度分析

使用帕累托算法，根據(jù)專業(yè)知識重要性和學生學習掌握情況，進行學生專業(yè)技能畫像。

三、推薦核心代碼

FastByIDMap userData = new FastByIDMap（）;

for （Map jobmes ： maps）

{ int id = Integer.parseInt（（String） jobmes.get（“id”））;

String sk = （String） jobmes.get（“sk”）;

String[] skills_ = skill.split（"，"）; // 技能轉換id

int[] skillids = getSkillIDs（totalSkills， sk_）; // 技能對應權重

double[] weightsparam = new double[skillids.length];

String weight_ = （String） jobmes.get（“weight”）;

String[] weights_ = weight_.split（"，"）; // mongodb 崗位庫的崗位技能

GenericPreference[]genericPreferences=new GenericPreference[skillids.length];

for （int i = 0; i < skillids.length; i++）

{ ?genericPreferences[i] = new GenericPreference（id， skillids[i]， Float.parseFloat（weights_[i]））;

}

主要參考文獻

[1] 趙瑩.大數(shù)據(jù)分析在工程力學課程教學中的應用[J].現(xiàn)代職業(yè)教育;2021年07期：22-23.

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[3] 劉亞鵬.大數(shù)據(jù)技術在高職院校的應用發(fā)展探究[J].網(wǎng)絡安全技術與應用;2020年10期：125-127.課題來源：本論文為中國（北方）現(xiàn)代林業(yè)職業(yè)教育集團2021年度林業(yè)職業(yè)教育教學改革課題研究成果 課題編號LZJB2021JY012

課題來源：本論文為2020-2021年度遼寧省職業(yè)技術教育學會科研規(guī)劃項目課題研究成果 課題編號：LZY20508

作者簡介：

楊運強 ?1979年出生 ? 遼寧生態(tài)工程職業(yè)學院 ?計算機專業(yè)副教授

吳進 ? ?1980年出生 ? 遼寧生態(tài)工程職業(yè)學院 ?計算機專業(yè)副教授