摘要：近年來，隨著我國網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也越來越廣，為人們的工作和生活也帶來了很多的便捷。許多公司都開始在網(wǎng)上發(fā)布招聘信息，人們也在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布各種各樣的求職信息，招聘求職的信息出現(xiàn)了大幅度增長，單一的崗位搜索功能已經(jīng)沒有辦法滿足招聘公司和求職者多元化的需求。該文對于崗位平臺(tái)推薦系統(tǒng)進(jìn)行深入分析，針對傳統(tǒng)職位推薦系統(tǒng)中存在的問題，引入全新的過濾推薦技術(shù)，設(shè)計(jì)出個(gè)性化崗位推薦系統(tǒng)，以供借鑒。

關(guān)鍵詞：Hadoop崗位推薦系統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP311.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1672-3791（2022）07（a）-0000-00

在互聯(lián)網(wǎng)背景下，應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)模也越來越大，給人們的生活帶來了比較大的改變。但是也面臨著一定的矛盾，比如信息量暴增但是人們的選擇能力是有限的，求職者如何從各種各樣的招聘網(wǎng)站中，找到合適的工作崗位招聘信息，這也成為了崗位推薦系統(tǒng)研究的主要方向，這不僅能傳遞出企業(yè)的價(jià)值，獲得了更多的收益，而且在一定程度上也為求職者提供了捷徑，實(shí)現(xiàn)雙贏共贏的目的。

1崗位推薦系統(tǒng)的概述

在個(gè)性化時(shí)代背景下，推薦系統(tǒng)也逐漸成為了整個(gè)系統(tǒng)的重要組成部分，不再是一個(gè)簡單的后臺(tái)邏輯或者是函數(shù)調(diào)用，從廣義上來說，推薦系統(tǒng)屬于數(shù)據(jù)挖掘范疇，推薦服務(wù)系統(tǒng)也依賴一些科學(xué)的推薦算法和大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。崗位推薦系統(tǒng)是一個(gè)特殊的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，主要由數(shù)據(jù)收集、離線數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)在線推薦三個(gè)部分組成。

如今，就業(yè)的壓力越來越大，求職者想要找到一份合適的工作很困難，因此個(gè)性化的崗位推薦系統(tǒng)顯得更加重要，將大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)引入招聘網(wǎng)站，使得招聘和求職能夠更加簡單、高效。要想設(shè)計(jì)出個(gè)性化崗位推薦系統(tǒng)，必須要完成以下目標(biāo)：（1）首先一定要保障用戶的隱私，收集相關(guān)客戶的真實(shí)需求以及期望達(dá)到什么目的信息，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行個(gè)性化推薦。（2）不僅要保障用戶的正常使用，而且還要處理海量的行為日志數(shù)據(jù)，深入了解用戶的興趣愛好，為在線實(shí)時(shí)推薦提供良好的信息數(shù)據(jù)支撐。（3）可以根據(jù)用戶的實(shí)際行為來分析具體的需求，給用戶推薦合適的崗位和應(yīng)聘者[ ]。

2崗位推薦系統(tǒng)的架構(gòu)

基于Hadoop平臺(tái)設(shè)計(jì)的崗位推薦系統(tǒng)的整體架構(gòu)主要分為4大模塊：首先是數(shù)據(jù)采集與傳輸，通過JS來收集求職者的行為數(shù)據(jù)，將歷史行為數(shù)據(jù)都上傳到日志中，利用日志采集系統(tǒng)Flume來讀取用戶的個(gè)人行為日志，將讀取到的信息傳輸?shù)終afka中，進(jìn)行相關(guān)的離線數(shù)據(jù)分析計(jì)算工作。其次是實(shí)時(shí)計(jì)算操作，主要功能是在線推薦，求職者可以從系統(tǒng)Kafka中讀取相關(guān)的數(shù)據(jù)，再利用Stom來計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后對運(yùn)算出來的結(jié)果進(jìn)行深入分析處理，主要通過Hadoop平臺(tái)，將所獲得的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)軟件分析的用戶職位特征存入數(shù)據(jù)庫。最后是對外數(shù)據(jù)服務(wù)，主要是根據(jù)用戶提供的實(shí)際信息，將用戶與崗位信息聯(lián)系起來，為用戶推薦與其相匹配的崗位[ ]。

求職用戶的日志技術(shù)不僅包括用戶信息、教育學(xué)習(xí)經(jīng)歷、期望薪資等，通過對這些數(shù)據(jù)的分析來得到一個(gè)用戶匹配職位的大致范圍，包括感興趣的職位、不感興趣的職位等，再將用戶職位特征數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。崗位推薦系統(tǒng)主要是為企業(yè)和求職者提供個(gè)性化的服務(wù)，具體來說，（1）可以根據(jù)客戶是否注冊來分為已注冊用戶和游客用戶，如果是已注冊用戶就可以根據(jù)用戶的歷史瀏覽來推算用戶的求職意向;對于游客客戶來說，可以將其個(gè)人注冊信息，包括教育經(jīng)歷、工作經(jīng)驗(yàn)、期待薪資等作為求職意向。（2）內(nèi)容過濾，在獲取求職者的求職意向信息后，從職位庫中篩選出適合求職者求職意向的職位作為第一推薦。（3）人口統(tǒng)計(jì)推薦，收集各個(gè)候選職業(yè)和求職者信息，將求職者的求職意向和崗位要求來計(jì)算相似度，將相似度前10的工作崗位推薦給求職者，完成第二次推薦任務(wù)。（4）協(xié)同推薦，求職者看到系統(tǒng)的職位推薦后，瀏覽自己感興趣的崗位，然后向企業(yè)投遞自己的建立，當(dāng)求職者看到一個(gè)自己感興趣的崗位時(shí)，就可以一鍵向公司投遞自己的簡歷，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)記錄用戶的這一行為，主動(dòng)為用戶尋求相似度大于或者等于1%的崗位，計(jì)算相關(guān)候選職位的邏輯回歸分?jǐn)?shù)，找出合適的崗位，推薦給求職者，完成第三次推薦任務(wù)。

崗位推薦系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)收集、離線數(shù)據(jù)處理以及在線實(shí)時(shí)推薦三個(gè)系統(tǒng)，再結(jié)合具體的求職網(wǎng)站制定一套完整的流程，每一個(gè)系統(tǒng)都有各自獨(dú)立的功能，又相互依賴。本系統(tǒng)的功能模塊包主要包括公共基礎(chǔ)庫、數(shù)據(jù)操作路、MapReduce算法庫、用戶行為收集接口程序等[ ]。

3崗位推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

3.1用戶–職位模型設(shè)計(jì)

在個(gè)性化崗位推薦系統(tǒng)中，用戶模型的設(shè)計(jì)是核心，對于推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和有效性有著極其重要的影響。因此對于個(gè)性化崗位推薦系統(tǒng)來說，構(gòu)建用戶模型尤為重要，我們可以知道，求職者職位特征主要包括基礎(chǔ)信息和行為信息，其中基礎(chǔ)信息主要有求職者的教育經(jīng)歷以及工作經(jīng)驗(yàn)等，行為特點(diǎn)主要包括求職者關(guān)注過哪些工作崗位、向哪些工作崗位投遞過自己的簡歷，根據(jù)這些信息生成相關(guān)的求職日志記錄。首先是求職者模型，根據(jù)求職者在系統(tǒng)上的記錄可以將求職者的意向分為原來的求職意向和全新的意向，如果求職者的求職方向發(fā)生了一定的變化后，可以在自己的崗位簡介頁面修改自己的信息，將修改后的現(xiàn)象作為新的求職意向，根據(jù)新信息為其推薦合適的工作崗位。對于首次登錄會(huì)話的求職者，根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)為求職者提供合適的工作崗位，如果求職者申請職位后觸發(fā)的推薦請求，根據(jù)協(xié)同推薦技術(shù)為求職者推薦合適的工作崗位。

3.2數(shù)據(jù)收集模塊設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)收集模塊是構(gòu)建用戶興趣模型、實(shí)現(xiàn)職位推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，來收集各類求職網(wǎng)站用戶的行為數(shù)據(jù)，分為線上Flume挖掘求職用戶行為數(shù)據(jù)和離線上傳信息數(shù)據(jù)到HDFS系統(tǒng)，將收集到的JSON數(shù)據(jù)庫存在Kafka中，用戶的行為日志也會(huì)自覺同步到HDFS中。具體包括以下幾個(gè)步驟：Apache Server將求職用戶的行為數(shù)據(jù)記錄在日志中，主要包括用戶注冊信息、瀏覽崗位信息、申請崗位信息等，然后由Fulme系統(tǒng)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，將其保存在Kafka中，將LocalLogFile里的文件上傳到HDFS系統(tǒng)中[ ]。然后實(shí)時(shí)處理用戶的行為數(shù)據(jù)，將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的離線計(jì)算。

日志的讀取和傳輸主要是通過Source和Sink組件來完成的，兩者之間通過Channel來實(shí)現(xiàn)交互的目的。日志讀取的流程如下：創(chuàng)建日志文件目錄，將新建或者未讀取的日志文件放到待讀取隊(duì)伍中，按時(shí)間順序由遠(yuǎn)到近的順序進(jìn)行排列，而且在讀取日志的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)將日志轉(zhuǎn)成JSON的格式，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理工作奠定一個(gè)良好的基礎(chǔ)。到用戶讀取完日之后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將JSON格式的數(shù)據(jù)保存在Channel中，用戶可以讀取下一條數(shù)據(jù)。然后再利用KafkaSink組件來實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)信息，當(dāng)Kafka檢測到新數(shù)據(jù)的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)初始化Producer組件，根據(jù)userld值對于數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選分類，方便在計(jì)算用戶會(huì)話，能夠按照時(shí)間順序進(jìn)行排列。

數(shù)據(jù)收集模塊主要有兩個(gè)接口，一個(gè)是數(shù)據(jù)讀取接口，需要設(shè)計(jì)Apache日志類、日志返回結(jié)果值類、實(shí)時(shí)時(shí)間讀取類等，另外一個(gè)是數(shù)據(jù)傳輸接口，需要設(shè)計(jì)行為數(shù)據(jù)緩存類、Json工具類等。數(shù)據(jù)收集功能交互的步驟如下：Apache Server收集用戶的數(shù)據(jù)信息，將其記錄在LocalLogFile中，再由DirectoryTailSource來實(shí)時(shí)監(jiān)控和關(guān)注LocalLogFile中數(shù)據(jù)信息，將所有的數(shù)據(jù)信息保存在Channel中，由KafkaSink讀取數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)存在Kafka中，還有不經(jīng)過處理的文件不會(huì)上傳到HDFS中。數(shù)據(jù)收集功能的組件主要有實(shí)時(shí)事件讀取、數(shù)據(jù)分區(qū)、日志分析等[ ]。

3.3離線數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)離線系統(tǒng)處理模塊實(shí)在Hadoop平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的，Hadoop是目前最受關(guān)注的分布式框架之一，其主要包括MapReduce和HdFS等，數(shù)據(jù)處理模塊是崗位推薦系統(tǒng)在線實(shí)時(shí)推薦服務(wù)重要的數(shù)據(jù)支撐，外部通過計(jì)算請求并讀取數(shù)據(jù)收集信息，內(nèi)部通過計(jì)算接口將各類算法模型運(yùn)行在Hadoop平臺(tái)上，再由MapReduce和HdFS進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算，將計(jì)算出來的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫里。該系統(tǒng)運(yùn)行算法的實(shí)質(zhì)是分布式框架Hadoop平臺(tái)，求職者的行為以日志的形式儲(chǔ)存在HDFS上，在經(jīng)過PigLatin進(jìn)行清洗儲(chǔ)存在Hive里，隨后再利用MapReduce程序來處理相關(guān)的數(shù)據(jù)，分析用戶模型，將職位模型儲(chǔ)存在HBase中，為后續(xù)的職位推薦奠定一個(gè)良好的基礎(chǔ)[ ]。還有離線數(shù)據(jù)處理模塊處理的步驟主要包括預(yù)處理和用戶職位模型，以收集到的用戶行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用特定的算法來計(jì)算出求職用戶的特征。首先，數(shù)據(jù)處理模塊接口收到計(jì)算請求之后，會(huì)將計(jì)算請求移交給總控模塊，然后總控模塊會(huì)根據(jù)計(jì)算請求向用戶模型管理管理模塊獲得相關(guān)的算法后，將任務(wù)提交到Hadoop集群上，由專門的程序來讀取數(shù)據(jù)，MapReduce的任務(wù)也正式開始運(yùn)行，當(dāng)MapReduce計(jì)算完成后，成功返回初始界面，整合計(jì)算流程也隨之結(jié)束。離線數(shù)據(jù)處理的功能組件主要包括日志清洗、會(huì)話計(jì)算、興趣度計(jì)算等。

3.4在線實(shí)時(shí)推薦模塊設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)的在線實(shí)時(shí)推薦模塊借助于Storm平臺(tái)，Storm是一個(gè)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，能夠?qū)η舐氂脩舻膶?shí)時(shí)行為進(jìn)行有效的分析，結(jié)合求職用戶離線計(jì)算的數(shù)據(jù)信息，為用戶推薦符合求職意向的崗位。在線實(shí)時(shí)推薦模塊主要包括控制器和工作器，控制器是Storm中的一個(gè)Tooology，專門負(fù)責(zé)求職用戶的數(shù)據(jù)信息，再將數(shù)據(jù)信息的內(nèi)容進(jìn)行分類，給工作器分配不同的任務(wù)，主要功能在于實(shí)時(shí)接收、實(shí)時(shí)管理求職用戶的行為數(shù)據(jù)，當(dāng)行為管理器檢測到新用戶的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自覺分配相關(guān)的推薦任務(wù)，由另一個(gè)程序負(fù)責(zé)給用戶反饋信息。工作器是Storm的很多個(gè)Bolt組成的程序，主要負(fù)責(zé)分析求職者的行為數(shù)據(jù)，再結(jié)合離線數(shù)據(jù)處理模塊，選擇合適的推薦策略為求職者提供一個(gè)合適的工作崗位，由控制器來反饋求職者的數(shù)據(jù)信息，主要功能包括分析求職者的實(shí)時(shí)行為、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、協(xié)同推薦技術(shù)來過濾崗位信息，并隨時(shí)更新崗位數(shù)據(jù)庫信息?？刂破鞯闹饕δ茴愑兄骺刂祁?、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接受類、日志類等、工作器的主要功能類有實(shí)時(shí)計(jì)算推薦類、候選職位操作類、模型推薦類等，在線實(shí)時(shí)推薦功能交互步驟如下：首先RecommendationTpoplogy啟動(dòng)程序來接受用戶行為數(shù)據(jù)，TransManagerBolt將未處理的用戶行為數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)處理隊(duì)列，再由RealTimeMainBolt對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過getRecList方法來獲取職位推薦表，再通過RecommendationDao對用戶行為日志數(shù)據(jù)按照特定的推薦策略來更新崗位推薦列表，推薦完成后，返回初始頁面等待新任務(wù)[ ]。在線實(shí)時(shí)推薦功能組件主要有主控件（RecommendationTpoplogy）、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接受件（ApacheLogSpout）、用戶行為屬性（UserBehavior）等。

3.5數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的需要儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)比較多，崗位推薦中需要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫，因此數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)分為HBase和Hive的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，需要分享的信息主要有用戶信息、職位信息等，比如將職位瀏覽記錄儲(chǔ)存在Hive數(shù)據(jù)庫，剩下的信息數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在HBase數(shù)據(jù)庫中，用戶的職位信息主要包括瀏覽崗位的時(shí)間、崗位的類型、期望薪資等，求職者瀏覽職位的信息主要包括職位性質(zhì)、工作經(jīng)驗(yàn)、年齡，性別等這類數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在Hive數(shù)據(jù)庫中;求職者興趣度表主要包括工作年限、期望月薪等;用戶推薦表包括日期、職位等信息被儲(chǔ)存在Hbase數(shù)據(jù)庫中。

4結(jié)語

綜上所述，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，求職者通過網(wǎng)站來獲取崗位信息的頻率越來越高，人才信息和崗位信息出現(xiàn)爆炸式增長的現(xiàn)象，從Hadoop平臺(tái)的角度出發(fā)來設(shè)計(jì)崗位推薦系統(tǒng)，能夠讓求職者從海量的招聘信息中找到合適的工作，給求職者帶來更多的便捷，而且崗位推薦系統(tǒng)的運(yùn)行也能夠更加高效、便捷。

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基金項(xiàng)目：廣西中青年課題《基于大數(shù)據(jù)的高校就業(yè)決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)》（項(xiàng)目編號(hào)：2021KY1461）。

作者簡介：溫曉宇（1981—），男，碩士，講師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)開發(fā)、移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)等。