大数据背景下个性化就业信息服务平台模型构建设想

［摘 要］大数据技术的广泛应用转变了社会各行各业的运营模式，对于海量数据信息的分析能力以及数据价值挖掘能力在个性化服务方面展现出极大的优势，为高校个性化就业信息服务平台建设提供了创新发展的契机。基于此，文章结合高校就业信息化服务的发展现状，以及个性化就业信息服务平台模型构建的意义、目标与思路分析，深入探寻大数据背景下个性化就业信息服务平台模型构建方案，以期为提升高校就业服务质量，满足个性化就业服务需求提供参考。

［关键词］大数据；个性化；就业信息服务平台；构建方案

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.19.044

［中图分类号］G647；TP315 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）19-0146-04

0     引 言

2021年，教育部对高校就业指导工作提出了明确要求，要求全国高校要不断提升自身就业服务的信息化建设水平，构建高质量的就业服务体系，结合大数据技术优势，推进就业意向和岗位要求的精准对接，努力实现高校毕业生的精准就业。

然而，当前我国各大高校的就业信息服务平台主要功能模块依然以信息分类、关键词查找这类单一的检索方式提供就业信息服务，没有充分发挥大数据分析技术和人工智能技术的智慧化服务优势，不能够满足当下信息时代背景下学生求职需求的个性化推荐要求，就业信息服务平台缺乏对海量就业服务数据的有效分析和挖掘，使得大数据分析技术和人工智能技术的数据挖掘和精准匹配价值失去了本身的意义，因此，高校如何有效利用大数据分析技术进行个性化就业信息服务平台构建就显得至关重要，通过构建科学完善的就业数据库、企业职业库、就业课程库以及就业信息库，并搭配科学合理的兴趣模型和算法系统，为高校毕业生提供更加精准的就业指导，满足个性化服务需求［1］。

1     大数据背景下高校就业信息化服务的发展现状

1.1   信息推送不够精准，信息孤岛现象较为突出

大数据时代的来临给高校就业指导与服务工作提出了更高的要求，高校就业服务信息化建设要想基于大数据实现高质量发展，就必须提升学生职业规划和就业对接的精准性，依托大数据精准的数据分析和价值挖掘优势，建设适合学生就业发展的就业指导课程体系。但当前我国多数高校就业信息化服务平台建设依然没有充分发挥大数据技术的优势，依然停留在面向全体毕业生集中推送就业信息层面，无法实现就业分类信息和分专业信息的精细化推送，个性化服务水平不高。同时，高校就业信息化服务平台的构建主体较多，平台之间数据交换不足，信息孤岛现象较为突出，条块分割较为严重，提升了学生就业信息筛选成本，降低了服务体验。

1.2   数据分析不够深入，平台种类较为单一

全国各大高校就业信息服务平台系统中存储了海量的历届毕业生就业数据和相关信息，数据体量十分巨大，为大数据分析技术的深度应用创造了良好的先决条件，深入挖掘高校历届就业数据信息可以有效映射出大学生的求职动态和就业趋向，但当前我国多数高校就业信息服务平台在利用大数据分析技术对海量数据信息挖掘过程往往停留在数据统计层级，数据分析不够深入，造成数据资源潜在价值的浪费。同时，在社会与企业层面，政府职能部门、社会中介机构的就业服务平台种类也相对单一，与高校就业服务系统的交互性和对接性存在不足，致使大数据精准对接就业服务需求发展质量不理想［2］。

1.3   就业指导定制个性化服务发展不足

大数据背景下高校就业信息化服务的工作重心主要集中在就业指导方面，在学生的求职意向、企业的岗位需求、学生的简历制作、学生的面试和笔试指导以及学生职业规划等方面提供服务。但当前我国多数高校在构建就业信息服务平台的过程中往往采取比较被动的就业指导方式，很多高校向就业服务平台上传了大量的就业指导课程，虽然课程种类和内容十分丰富，但无法满足学生的个性化需求，很多学生面对复杂多样的就业指导信息，无法进行有效筛选，不能找到适合自身职业发展和就业需求的就业指导课程，导致就业指导服务水平不高。

2     大数据背景下个性化就业信息服务的意义、目标及思路

2.1   大数据背景下个性化就业信息服务的内涵及建设意义

基于大数据背景开展个性化就业信息服务建设主要是指高校充分应用大数据分析技術、云计算技术以及物联网技术等新一代信息技术对各类就业资源和就业信息进行高度收集与整合，从而帮助高校就业指导工作实现就业资源配置的效能最大化发展，并与政府职能部门和用人单位进行精准对接，提升毕业生就业服务质量。高校就业信息服务平台建设深度融合大数据分析技术能够充分借助大数据技术的数据分析能力和深度挖掘价值，提升就业指导工作的精准性，提升高校就业引导与岗位需求对接的匹配性，对不同专业毕业生提供个性化的差异服务，进而全面提升高校就业指导服务工作质量［3］。

2.2   大数据背景下个性化就业信息服务平台的建设

目标

高校基于大数据背景开展个性化就业信息服务平台建设主要需要实现以下目标：第一，以区域各高校就业信息服务平台数据中心为支撑，构建以区域级别就业数据中心为主体的信息基础架构；第二，区域各高校采用统一的平台软件架构管理和维护自身就业信息服务平台数据中心网络，实现区域就业信息资源的共享；第三，区域范围内统一就业数据信息收集、汇总、分析与存储标准，实现统一化的海量就业数据信息处理；第四，各高校基于统一平台架构，依照自身学科特点和就业指导需求，开发满足自身发展要求的就业信息服务功能，实现具备自身特色的就业指导个性化服务。

2.3   大数据背景下个性化就业信息服务平台的构建

思路

大数据背景下高校个性化就业信息服务平台模型构建需要从就业求职和岗位需求的供需两个方向探索构建思路，满足学生求职和企业招聘双向需求的精准对接。在此过程中，高校需要注重就业信息服务平台总体规划和分步实施相结合，注重自上而下和自下而上相结合，要注重在数据标准统一的基础上满足个性化的服务需求，功能模块要注重横向集成和纵向整合相结合，同时在保障数据共享的基础上实现信息安全的有效保障，在五个方面实现有效结合，提升高校个性化就业信息服务平台的完善性、科学性和有效性［4］。

3     大数据背景下个性化就业信息服务平台模型构建方案

3.1   大数据背景下个性化就业信息服务平台的架构

设计

高校個性化就业信息服务平台是实现毕业生就业网络精准化服务的重要载体，服务平台的各功能模块组合需要为毕业生提供一站式、全方位的就业指导服务，因此，高校个性化就业信息服务平台的架构设计要采用分层分类的设计思想，依照就业指导实际业务需求自上而下逐级分层地进行结构划分，形成服务平台层、服务策略层与数据仓库层逐级分层结构，并通过可拓展和低耦合性的功能模块技术设计，提升个性化平台的服务质量，具体架构设计如图1所示。

3.2   大数据背景下个性化就业信息服务平台的逻辑

层级

高校构建个性化就业信息服务平台模型各层级功能模块需要基于服务平台层、服务策略层、数据仓库层等三个层级来完善系统的逻辑架构，突出个性化服务，在技术逻辑方面，通过数据采集、数据挖掘、数据分析以及数据处理来构建就业信息服务平台的就业信息库、就业指导课程库，并对学生用户进行兴趣偏好画像，反馈学生显式或隐式的职业偏好或者求职意向。大数据背景下个性化就业信息服务平台需要在系统逻辑层级完成用户画像、关键字提取分类、用户数据相似度计算，并依照线性回归推荐算法和协同过滤算法实现就业信息推荐，依托学生的历史行为数据计算兴趣度来推送就业指导课程，具体个性化就业信息服务平台逻辑架构如图2所示。

3.3   大数据背景下个性化就业信息服务平台的功能

模块

3.3.1   学生信息与单位信息管理模块

学生信息管理模块与单位信息管理模块属于大数据背景下个性化就业信息服务平台系统中的服务平台层，主要是就业信息服务平台与学生用户和单位平台进行对接的功能模块［5］。学生信息管理模块是平台获取学生职业兴趣、职业规划、求职意向以及职业价值观的重要途径，平台通过链接职业测评软件、发布调查问卷以及简历制作等方式，收集和获取相关信息，并通过学生信息管理模块为学生提供就业信息、就业服务、就业指导和就业课程；单位信息管理模块主要是高校个性化就业信息服务平台与第三方招聘系统、区域人才数据库、区域单位岗位数据库进行对接的功能模块，用人单位可以通过该模块在平台中发布招聘信息，系统会依照招聘需求和相关要求智能化推送符合条件的学生。

3.3.2   个性化数据挖掘模块

个性化数据挖掘模块属于大数据背景下个性化就业信息服务平台系统中的服务策略层，该模块是高校就业信息服务平台实现精准化服务和个性化服务的关键所在，主要结合大数据分析技术实现以下相关功能：第一，基于就业信息服务平台数据仓库层收集到的各类学生用户信息和就业相关信息，利用大数据分析技术进行职业岗位和职业倾向评估分析，结合学生兴趣偏好模型，计算用户相似度，将相似度高的往届毕业生实际就业信息同步推送给应届毕业生；第二，利用大数据分析技术分析学生用户浏览时长、浏览历史、浏览类型等数据信息来挖掘学生偏好的就业信息，利用过滤算法对学生特定兴趣就业信息进行定向的个性化推送；第三，大数据分析技术基于学生用户职业测评信息分析，设计出符合学生用户个体发展需求的就业指导课程，为学生用户量身定制个性化的就业指导服务。

3.3.3   就业信息数据云平台模块

就业信息数据云平台模块属于大数据背景下个性化就业信息服务平台模型的数据仓库层，云平台模块与硬件存储搭配，构成了安全、稳定、传输高效的就业信息服务平台数据库。计算机硬件存储主要负责存储和备份高校就业指导各类数据信息，确保信息数据库的完整性和安全性，而平台中的云平台模块主要实现数据库信息的共享、传输以及云端存储，提升数据信息的使用效率，虚拟化技术构建起的云端数据库应用Map Reduce功能能够极大地提升平台内就业数据的检索、更新以及索引效率，提升数据信息管理的灵活性和效率性，有效解决平台内海量数据信息的计算服务问题［6］。

3.3.4   就业信息评价反馈模块

就业信息评价反馈模块主用于对高校个性化就业信息服务平台模型进行反向修正，高校、企业以及政府职能部门通过就业信息评价反馈模块能够实现对就业信息的实时动态化掌控，对个性化就业信息服务平台的具体运行情况和就业引领效果进行科学的掌控，依照反馈结果不断进行优化调整，保障个性化就业信息服务平台模型精准度不断提升，进而为高校毕业生提供更加精准多元的个性化就业指导服务，充分发挥大数据分析技术在数据分析和价值挖掘领域的巨大优势，进一步提升高校就业指导工作与人才市场需求的契合度，全面提升高校就业服务质量。

主要参考文献

［1］方长春，李蛟.大数据时代大学生就业信息服务体系构建研究［J］.情报科学，2020，38（9）：137-140，177.

［2］马彬彬.基于工作搜寻理论的大学生就业服务体系构建［J］.黑龙江高教研究，2020，38（4）：69-72.

［3］倪前龙.基于大数据的高校就业信息服务平台建设研究［J］.现代信息科技，2019，3（19）：143-144.

［4］李敏艳，高建波.大数据时代基于就业网络信息服务平台的大学生就业指导研究［J］.江西科技师范大学学报，2016

（3）：92-96．

［5］陈荣桂，夏媛，徐治然.高校大学生智慧就业创业服务体系建设研究：基于江苏省部分高校的调研［J］.高教学刊，2019

（21）：38-40.

［6］张玉柯.大数据时代民办高校精准就业服务体系构建［J］.智库时代，2020（10）：296-298.

［收稿日期］2023-05-20

［基金项目］2023年度吉林省青少年发展研究计划（jqy-114）。

［作者简介］王珊珊（1986— ），女，吉林省吉林市人，副教授，主要研究方向：管理学。