林凡 李娟 曾淑紅 楊子恒 趙陽

摘要：求職服務工作是各院校和社會服務的一項重要工作，解決招聘工作數(shù)量和質(zhì)量上的問題是該平臺的關(guān)鍵，同時，服務應聘者生活和職業(yè)需求，讓應聘者進行高效匹配適合學生自己的職位。該軟件基于java技術(shù)以及部分深度學習進行開發(fā)，采集各種職業(yè)信息、大量工種求職心理信息、求職經(jīng)驗信息、衣食住行信息等進行數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)清晰，通過機器學習能夠識別不同性格和不同心理的人適合的職業(yè)。該平臺的核心是職位推薦算法，爬取算法，相似度算法算法，實現(xiàn)職位的最大效率化推薦，讓用戶僅通過該軟件就可獲得豐富的求職及相關(guān)資源信息。

關(guān)鍵詞：就業(yè)服務;爬蟲;大數(shù)據(jù)技術(shù);推薦算法

中圖分類號：TP311 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）34-0001-02

Abstract： Providing students with employment services is a key task of many colleges with afocus on the quantity as well as the quality of recruitment. In the meantime， such employment services can meet various needs of applicants either in life or during their careers， enabling them to efficiently find suitable positions.Based on Java programming and deep learning， this application is developed to help with job hunting by collecting all kinds of information such as job titles， pay information， tips on overcoming barriers to employment and experiences from other job seekers. Whats more，through machine learning， the app is able to pick up the most suitable occupations for people with different personalities.With the help of job recommendation algorithms， crawler technology， big data andsimilarity algorithm，the platform aims to provide all job hunters with a variety of careerinformation and other resources so as to help them get suitable jobs as soon as possible.

Key words： Employment Service; Crawler Technology; Big Data; Recommendation Algorithm

1背景

2020年，全國企業(yè)范圍內(nèi)的高校大學畢業(yè)生數(shù)量再創(chuàng)歷史新高，達到874萬，比去年增加了40萬，就業(yè)工作面臨復雜嚴峻的形勢。今年全球爆發(fā)了新冠肺炎疫情，不僅對我國整體經(jīng)濟產(chǎn)生了較大影響，而且對我國高校畢業(yè)生就業(yè)也產(chǎn)生了很大的影響[1]。隨著疫情逐漸控制，全球經(jīng)濟開始慢慢恢復，求職的人逐漸增加，尤其針對畢業(yè)生等求職小白具有巨大的挑戰(zhàn)，而目前市場現(xiàn)存的求職類App只提供相關(guān)求職信息，并沒有為用戶提供全方位、環(huán)繞式的求職資源和服務[2]。因此，一款為用戶提供全面的綜合服務求職類App可解決以上痛點，該App既提供職位資源，又分享求職幫助，解決求職者的煩惱。

本文基于java技術(shù)以及推薦算法進行開發(fā)，構(gòu)造一個在就業(yè)需求特征及生活經(jīng)驗推薦基礎上的就業(yè)信息服務平臺?！奥殹睘槟惴掌脚_收集整合各類求職心理，求職經(jīng)驗數(shù)據(jù)，衣食住行、人際交往經(jīng)驗等信息，通過學生就業(yè)需求特征參數(shù)，采用推薦算法，用戶可獲得豐富的資源信息。該平臺還設置了人際情景小游戲，給使用者提供放松娛樂的途徑并積累情商經(jīng)驗，最大限度地滿足用戶的個性化需求，進而提高就業(yè)適應效率。

2平臺功能

根據(jù)就業(yè)推薦設計的用戶和流程，本平臺具有招聘方和應聘方兩種用戶對象。招聘方（如圖1所示）具備注冊登錄、公司合法性驗證、發(fā)布公司及崗位信息和招聘反饋功能;應聘者（如圖2所示）提供：注冊登錄、簡歷管理等基礎功能，以及科學求職、衣食住行、情商進階、職業(yè)培訓四項智能求職服務。用戶通過該平臺軟件可享受智能職業(yè)篩選，逐步完善“工作情商”，提升工作業(yè)務能力，使求職者從容應對新工作。

3 平臺的關(guān)鍵技術(shù)

3.1基于大數(shù)據(jù)分析職位信息的挖掘

獲取招聘企業(yè)崗位需求等相關(guān)資源信息，確定數(shù)據(jù)集后，對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)變換方法等的預處理。利用設計好的模型對數(shù)據(jù)進行歸整，即從招聘平臺爬取的數(shù)據(jù)進行文本信息數(shù)值化，例如：預期工資：“2-3千/月，7-8萬/年”統(tǒng)一格式為”x-y”元/月[3]。

3.2求職個性化推薦算法

3.2.1基于用戶需求特征的科學求職推薦算法

求職的個性化服務推薦是根據(jù)不同用戶的簡歷，個性求職需求，用戶求職經(jīng)歷和其求職者的就業(yè)信息進行對比分析，結(jié)合招聘崗位的特點，推薦用戶感興趣和職位就業(yè)成功率盡可能高的職位。求職者的職業(yè)目標相當于用戶，企業(yè)的職位招聘相當于物品。本平臺選擇的是基于用戶的協(xié)同過濾算法（User-based Recommendation）的協(xié)同過濾算法，該算法能夠基于用戶對職位的喜好找到相似鄰居應聘者，然后將鄰居應聘者選擇的職位類型推薦給目標求職者[4]，最終為當前用戶推薦個性化職位。

3.2.2基于相似度算法的住行智能匹配算法

衣食住行智能匹配算法采用基于物品的協(xié)同推薦算法，該算法中用戶是本平臺的應聘者，物品是需要推薦給用戶的住房、交通出行、商店等信息。該平臺是將使用本軟件的用戶對某一物品的喜好作為一個計算物品之間的相似度的向量，相似物品由物品得到的，根據(jù)用戶歷史的喜好預測目標，將計算得到的由高到底排列的列表推薦給用戶。

3.3基于數(shù)據(jù)分析的情景模擬小游戲

情商進階是基于不同搜索的爬取算法，爬取工作中各情況的解決方法，進行機器學習，轉(zhuǎn)換為游戲情節(jié)。利用小游戲通關(guān)模式，用戶首先在初級情景下模擬，進行不斷晉級，讓用戶逐步提升工作處理能力和提高情商水平。

3.4求職智能匹配算法

本平臺使用的智能匹配算法是jaccard算法，為用戶u推薦K個可能自己喜歡的商品，預測物品i被用戶u感興趣的可能性，并按照學習興趣發(fā)展程度由高到低順序推薦給用戶。

4 技術(shù)實現(xiàn)

“職”為你作為服務平臺，連接企業(yè)平臺和應聘者，具備信息的實時共享，實時更新，個性化推薦，智能匹配等功能。該平臺從使用者即入職小白的角度考慮，為入職者提供一個職業(yè)的優(yōu)先推薦系統(tǒng)服務，風險監(jiān)測提醒，住房解決方案，交通使用策略，日常生活物質(zhì)選擇，情商游戲測試，職業(yè)培訓推薦等。精準幫扶入職者的職業(yè)和生活需求，防止入職者因為信息量大和信息不對等造成求職困難[5]。

本平臺現(xiàn)就科學求職、衣食住行、情商進階、職業(yè)培訓4項智能服務做詳細介紹。

科學求職子系統(tǒng)主要滿足個性化推薦需求，主要包括填寫個人簡歷、大數(shù)據(jù)分析個人信息、職業(yè)需求、理想薪水、推薦職業(yè)等。其中推薦入職者合適的職業(yè)是本子系統(tǒng)的核心功能，根據(jù)個人簡歷、職業(yè)需求、工作地點等信息設置求職需求特征參數(shù)，結(jié)合推薦算法，從企業(yè)發(fā)表的職位相關(guān)要求信息中進行相似度計算，對比計算結(jié)果，提取高匹配的招聘信息并推薦給用戶，實現(xiàn)更精準的個性化就業(yè)推薦服務。用戶對平臺職業(yè)推薦判斷是否滿意，滿意則進一步了解職業(yè)具體情況，不滿意可自行選擇相關(guān)職業(yè)信息進行了解（如圖3所示）。

衣食住行子系統(tǒng)滿足用戶初到城市的物質(zhì)保障和需求，功能有智能匹配方案、實地3D看房。智能匹配方案指用戶就業(yè)后，以用戶需求的住房位置為中心，點光源的方式發(fā)散，利用網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)爬取到住房信息，根據(jù)用戶經(jīng)濟實力、性價比做匹配，推送最優(yōu)住房信息給用戶。實地3D看房指，在現(xiàn)實中的樣板房采用全景相機快速有效的生成素材，用戶足不出戶即可查看樣房。

情商進階子系統(tǒng)為用戶提供小游戲，模擬情商訓練。游戲先測試用戶目前的情商階段，確認滿意后，將選擇相應的情商進階，模擬職場和生活中的情商場景進行訓練（如圖4所示），使用戶在游戲模擬中積累情商經(jīng)驗。

職業(yè)培訓子系統(tǒng)按用戶所選職業(yè)的類型，有針對地提升其職業(yè)能力。該子系統(tǒng)關(guān)聯(lián)相應的培訓課程，用戶可在該平臺學習培訓課程資料，提前熟悉入職任務，了解工作注意事項，方便用戶后期更加快速地融入工作當中。

5結(jié)束語

本文從就業(yè)指導、生活服務、周邊提醒的角度出發(fā)，充分考慮剛步入社會的應聘者缺乏社會經(jīng)驗，針對入職者的預期求職和實際情況的差異，個性化推薦入職者適合的職位、基本的入職技巧以及相關(guān)基礎生活保障等問題。遵循軟件工程的基本思想，利用爬蟲技術(shù)，協(xié)同推薦按算法，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為入職新手提供有效的推薦。該平臺有利于促進入職者就業(yè)，減少入職后很快離職的現(xiàn)象，便于企業(yè)進行人才招聘選拔，提高學校就業(yè)率，同時為學校人才培養(yǎng)計劃等提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

參考文獻：

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[3] 李健，楊幸，李俊成，等.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和特征推薦的就業(yè)信息管理平臺的設計[J].計算機與現(xiàn)代化，2018（6）：103-107.

[4] 秦冬梅，鐘守廣，管鵬，等.大數(shù)據(jù)背景下高校就業(yè)信息整合系統(tǒng)開發(fā)[J].科技資訊，2017，15（17）：15-16.

[5] 拜亞萌.大數(shù)據(jù)背景下大學生就業(yè)網(wǎng)絡精準化服務模式研究[J].焦作大學學報，2019，33（4）：105-108.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】