閩南理工學(xué)院 蔣振耀

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題之一。文章針對(duì)高校學(xué)生就業(yè)面臨的困境和需求，提出基于大數(shù)據(jù)下的高校智能就業(yè)平臺(tái)的開發(fā)與運(yùn)用，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)手段收集、整合和挖掘就業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)就業(yè)市場(chǎng)進(jìn)行深度分析和預(yù)測(cè)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行職業(yè)預(yù)測(cè)，幫助學(xué)生更好地規(guī)劃職業(yè)發(fā)展方向，提高學(xué)生的就業(yè)效率和競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)高校就業(yè)工作的質(zhì)量和水平不斷提升，為高校智能化就業(yè)服務(wù)提供了有效的思路和方法。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。在高校就業(yè)服務(wù)方面，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法為學(xué)生提供個(gè)性化的職業(yè)推薦，并實(shí)現(xiàn)就業(yè)信息的動(dòng)態(tài)跟蹤和用戶反饋，有助于提高畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量和效率，也有利于高校進(jìn)行長(zhǎng)期的就業(yè)規(guī)劃和數(shù)據(jù)分析，推動(dòng)高校就業(yè)服務(wù)工作的全面升級(jí)和優(yōu)化。

1 大數(shù)據(jù)下的高校就業(yè)及智能就業(yè)平臺(tái)發(fā)展分析

1.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展背景高校就業(yè)現(xiàn)狀及問題

大數(shù)據(jù)是指由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、分析和處理方法難以處理的大規(guī)模、高維度、多樣化的數(shù)據(jù)集合。它的出現(xiàn)打破了人們傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取方式和處理方式，使數(shù)據(jù)的搜索、篩選、存儲(chǔ)、挖掘和分析變得更加容易。近些年，我國(guó)高等教育規(guī)模的迅速擴(kuò)大，高校畢業(yè)生數(shù)量也逐年增加，但就業(yè)形勢(shì)卻日益嚴(yán)峻，尤其是在經(jīng)濟(jì)低迷、企業(yè)招聘需求減少的情況下，高校畢業(yè)生就業(yè)壓力更加明顯[1]。以閩南理工學(xué)院為例，2022 年全校畢業(yè)生總體就業(yè)率為93.45%，就業(yè)情況統(tǒng)計(jì)如圖1 所示。

圖1 就業(yè)情況統(tǒng)計(jì)Fig.1 Employment statistics

1.2 智能就業(yè)平臺(tái)的發(fā)展與應(yīng)用

智能就業(yè)平臺(tái)是大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校就業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用之一，它基于學(xué)生人才庫(kù)、企業(yè)招聘需求、職業(yè)市場(chǎng)信息等大數(shù)據(jù)資源，提供針對(duì)個(gè)性化需求的工作推薦、職業(yè)規(guī)劃、崗位匹配、招聘預(yù)測(cè)等服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)畢業(yè)生就業(yè)匹配、就業(yè)質(zhì)量提升和企業(yè)招聘效率的提高。智能就業(yè)平臺(tái)已經(jīng)成為高校提高就業(yè)質(zhì)量、提升畢業(yè)生競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。

2 基于大數(shù)據(jù)下的高校智能就業(yè)平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)需要能夠存儲(chǔ)和管理海量的數(shù)據(jù)，并支持快速的數(shù)據(jù)查詢和分析。選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和系統(tǒng)，如MySQL 或者Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，或者Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)處理框架，通過分布式架構(gòu)、數(shù)據(jù)緩存和優(yōu)化等方式提高數(shù)據(jù)處理的性能和安全性。進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和設(shè)計(jì)時(shí)，需包括數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)、關(guān)系圖和數(shù)據(jù)項(xiàng)定義等，這個(gè)過程中需要考慮到數(shù)據(jù)的規(guī)范化、冗余和重復(fù)性等問題，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。同時(shí)，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)計(jì)劃的設(shè)計(jì)，以避免數(shù)據(jù)丟失和損壞[2]。

2.2 前端技術(shù)

基于大數(shù)據(jù)的高校智能就業(yè)平臺(tái)，前端是用戶與平臺(tái)的主要接口，需要設(shè)計(jì)和開發(fā)友好的界面和功能，以提供良好的用戶體驗(yàn)。在前端開發(fā)中需要選擇合適的開發(fā)框架和技術(shù)，如Bootstrap、React 等。這些框架可提供預(yù)制的UI 組件和樣式，簡(jiǎn)化了前端的開發(fā)過程，提高了開發(fā)效率和穩(wěn)定性。進(jìn)行頁(yè)面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)，以確保平臺(tái)的易用性和用戶友好性，這個(gè)過程中需要考慮用戶需求、人機(jī)交互規(guī)范等因素，盡量減少用戶在使用平臺(tái)時(shí)的學(xué)習(xí)成本和難度，提高用戶體驗(yàn)和平臺(tái)穩(wěn)定性。

2.3 后端技術(shù)

在實(shí)現(xiàn)智能就業(yè)平臺(tái)時(shí)，需要使用各種后端技術(shù)來處理、存儲(chǔ)和分析龐大的數(shù)據(jù)集。首先，需要考慮應(yīng)用程序的架構(gòu)和設(shè)計(jì)。現(xiàn)代Web 應(yīng)用通常采用一種面向服務(wù)（SOA）或微服務(wù)（MSA）架構(gòu)。這種構(gòu)建方式使得應(yīng)用程序基于多個(gè)單獨(dú)的組件，每個(gè)組件都可由不同的開發(fā)人員團(tuán)隊(duì)進(jìn)行構(gòu)建、測(cè)試和部署。這樣做可實(shí)現(xiàn)組件化的開發(fā)，提高代碼的可維護(hù)性和復(fù)用性。其次，需要選擇合適的編程語(yǔ)言?，F(xiàn)代Web 應(yīng)用通常使用JavaScript、Python、Java 等編程語(yǔ)言進(jìn)行開發(fā)。選擇一個(gè)合適的編程語(yǔ)言，可以與數(shù)據(jù)庫(kù)以及其他組件集成，從而提高應(yīng)用程序的整體性能和可擴(kuò)展性。最后，如何處理傳入的海量數(shù)據(jù)。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用一些開源的數(shù)據(jù)處理工具，如Hadoop、Spark 等，它們能夠幫助處理數(shù)據(jù)流和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。如果需要快速地處理和分析數(shù)據(jù)，還可以考慮使用In-Memory 數(shù)據(jù)庫(kù)或NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，以提高數(shù)據(jù)的處理和查詢效率。安全性也是后端技術(shù)需要考慮的一個(gè)重要方面，為了確保應(yīng)用程序的安全，必須編寫漏洞檢測(cè)和防范代碼。其中包括網(wǎng)絡(luò)安全、身份驗(yàn)證和加密等技術(shù)手段，保障數(shù)據(jù)的安全性和可靠性[3]。

2.4 服務(wù)器部署

服務(wù)器部署是確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性及可靠性，能為客戶端請(qǐng)求提供穩(wěn)定的服務(wù)。首先，應(yīng)選擇合適的云服務(wù)提供商。需綜合考慮成本、性能、服務(wù)質(zhì)量和可用性等因素?？蛇x擇AWS、GoogleCloud 等知名云服務(wù)商，它們提供安全的云上運(yùn)行環(huán)境和靈活的收費(fèi)模式，大大降低了企業(yè)的運(yùn)維成本。其次，應(yīng)用程序的容器化和部署。部署平臺(tái)可使用的工具（如Docker），將應(yīng)用程序打包成一個(gè)容器，并運(yùn)行在不同的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上，提高系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性，同時(shí)還能夠幫助迅速部署新應(yīng)用程序即開發(fā)迭代。接著，提高應(yīng)用程序的可用性和穩(wěn)定性?？梢酝ㄟ^分布式架構(gòu)、高可用性設(shè)計(jì)、負(fù)載均衡等方式來實(shí)現(xiàn)?？纱_保應(yīng)用程序能夠在任何時(shí)候?qū)τ脩籼峁┓?wù)，并減少單服務(wù)器的故障導(dǎo)致系統(tǒng)宕機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。最后，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控和容災(zāi)，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和正常運(yùn)行?？梢允褂瞄_源的監(jiān)控工具（如Zabbix、Nagios 等）來監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的異常情況，并實(shí)現(xiàn)定期的備份和恢復(fù)計(jì)劃，以保障數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

3 大數(shù)據(jù)在高校智能就業(yè)平臺(tái)中的應(yīng)用

3.1 大數(shù)據(jù)采集與處理

高校智能就業(yè)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)離不開大數(shù)據(jù)的支持。首先，從學(xué)生、企業(yè)和就業(yè)市場(chǎng)等獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，包括畢業(yè)生最新的求職信息、企業(yè)發(fā)布的招聘信息、就業(yè)市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)和行業(yè)分析數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)變化快速，量大且復(fù)雜，需要通過強(qiáng)大的技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。其次，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分析，由于大數(shù)據(jù)的特性，畢業(yè)生和企業(yè)發(fā)布的信息可能存在著錯(cuò)誤、缺失、冗余等問題。采集到的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過清洗和預(yù)處理的步驟，再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，通過對(duì)數(shù)據(jù)的比較、統(tǒng)計(jì)、分類、聚類等手段，得出相應(yīng)的結(jié)論。最后，將分析結(jié)果進(jìn)行可視化，數(shù)據(jù)可視化是分析結(jié)果可視化的過程，可以通過諸如圖表、圖形等形式來展現(xiàn)分析結(jié)果，讓用戶更加直觀理解分析結(jié)果[4]。

3.2 個(gè)性化推薦算法

個(gè)性化推薦算法是基于用戶需求、行為和興趣等信息，將相關(guān)、有價(jià)值的內(nèi)容推薦給用戶的算法，是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用。在高校智能就業(yè)平臺(tái)中，個(gè)性化推薦算法可以幫助畢業(yè)生找到最適合自己的工作機(jī)會(huì)，也可以幫助企業(yè)挑選出最符合自己需求的人員，個(gè)性化推薦算法的實(shí)現(xiàn)涉及多個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)收集：在高校智能就業(yè)平臺(tái)中，需要從多個(gè)來源（如招聘信息數(shù)據(jù)、求職信息數(shù)據(jù)、用戶喜好數(shù)據(jù)等）收集用戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都需要規(guī)范化、清洗和整合，以便后續(xù)處理和分析；（2）建立用戶畫像：用戶畫像是對(duì)用戶特征和行為進(jìn)行描述的模型，在高校智能就業(yè)平臺(tái)中，需要建立用戶的求職畫像。為了建立用戶畫像，需要將用戶的個(gè)人特征、求職需求、職業(yè)規(guī)劃等各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和歸納，以便更好地了解用戶的興趣和需求；（3）算法選擇：在高校智能就業(yè)平臺(tái)中，可以采用不同的推薦算法，包括基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法、基于標(biāo)簽的推薦算法、基于矩陣分解的推薦算法等。不同的算法有著不同的適用場(chǎng)景和精度，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇和調(diào)整；（4）特征和權(quán)重抽?。涸趥€(gè)性化推薦算法中，需要對(duì)用戶和物品進(jìn)行特征和權(quán)重抽取。這些特征和權(quán)重通常包括用戶的基本信息、歷史數(shù)據(jù)、行為特征等。在抽取這些特征的同時(shí)，需要針對(duì)不同特征設(shè)定不同的權(quán)重，以準(zhǔn)確度量特征對(duì)推薦結(jié)果的影響程度；（5）推薦系統(tǒng)優(yōu)化：在高校智能就業(yè)平臺(tái)中，推薦系統(tǒng)需要不斷地進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，才能保證推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率。其中，需要對(duì)推薦算法進(jìn)行優(yōu)化、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理等相關(guān)工作，同時(shí)還要考慮到系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)等方面的要求。

3.3 就業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

就業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析通過收集和整合就業(yè)市場(chǎng)的各種信息，如招聘信息、企業(yè)需求、行業(yè)趨勢(shì)等，結(jié)合畢業(yè)生的專業(yè)、技能和興趣等信息進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，為畢業(yè)生提供更加精準(zhǔn)和實(shí)用的職業(yè)規(guī)劃方案。就業(yè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集需要對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)、招聘需求、企業(yè)信息等多方面進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)的來源有招聘網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、行業(yè)分析報(bào)告等，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，以便后續(xù)分析和預(yù)測(cè)。然后，在這些數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理之后，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，以了解就業(yè)市場(chǎng)的趨勢(shì)和規(guī)律，并利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)手段，從數(shù)據(jù)中抽取出有用的信息和特征，如招聘單位的行業(yè)和類型、崗位技能和要求等，通過信息渠道，畢業(yè)生可以了解市場(chǎng)上的就業(yè)情況和崗位需求，針對(duì)性地選擇職業(yè)方向，提高就業(yè)成功率[5]。此外，還需利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行展示和傳播，以便畢業(yè)生更好地理解就業(yè)市場(chǎng)的趨勢(shì)和變化，并制定相應(yīng)的職業(yè)規(guī)劃方案，綜合管理系統(tǒng)模塊如圖2 所示。

圖2 綜合管理系統(tǒng)模塊Fig.2 Integrated management system module

3.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的職業(yè)預(yù)測(cè)

隨著科技的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)展，可利用這些算法對(duì)大量的就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。包括學(xué)生的個(gè)人信息、教育背景、專業(yè)、成績(jī)等，以及就業(yè)市場(chǎng)的信息，如工作崗位、薪資水平、企業(yè)規(guī)模等，其中需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去冗余化、標(biāo)準(zhǔn)化、匿名化處理，以避免個(gè)人隱私泄露。選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，可以使用支持向量機(jī)（SVM）、決策樹（DecisionTree）等流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，這些算法可以從大量的就業(yè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出模型，通過模型預(yù)測(cè)不同職業(yè)的就業(yè)趨勢(shì)和發(fā)展前景，為學(xué)生們提供更加精準(zhǔn)的職業(yè)規(guī)劃建議。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，通過利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)全面的職業(yè)分析和個(gè)性化的就業(yè)推薦，幫助畢業(yè)生提高了就業(yè)效率和質(zhì)量。同時(shí)，該平臺(tái)也為高校進(jìn)行長(zhǎng)期的就業(yè)規(guī)劃和數(shù)據(jù)分析提供了有力的支撐，并為廣大學(xué)生提供了更好的就業(yè)服務(wù)和支持。

引用

[1] 劉洪超,滕鑫鑫,白浩.基于大數(shù)據(jù)的高校智能就業(yè)平臺(tái)建設(shè)與應(yīng)用[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2020,30(2):111-117.

[2] 竇凱.智慧就業(yè)服務(wù)模式在高校大學(xué)生就業(yè)中的應(yīng)用分析[J].商訊,2019(32):195-196.

[3] 李昱呈.我國(guó)高校大學(xué)生就業(yè)服務(wù)現(xiàn)狀、評(píng)估及優(yōu)化研究——以N高校為例[D].南京:南京大學(xué),2018:10-35.

[4] 韓琦.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高校就業(yè)智能化服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建方案[J].內(nèi)江科技,2022,43(2):38-39.

[5] 汪寧.新時(shí)代高校智慧就業(yè)信息化服務(wù)管理平臺(tái)的建設(shè)與探索[J].黑龍江人力資源和社會(huì)保障,2022(10):127-129.