基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用

闽南理工学院 蒋振耀

随着信息技术的发展，大数据已经成为人们关注的热点话题之一。文章针对高校学生就业面临的困境和需求，提出基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用，借助大数据技术手段收集、整合和挖掘就业数据，对就业市场进行深度分析和预测，并利用机器学习算法进行职业预测，帮助学生更好地规划职业发展方向，提高学生的就业效率和竞争力，推动高校就业工作的质量和水平不断提升，为高校智能化就业服务提供了有效的思路和方法。

随着互联网技术的不断发展和普及，大数据分析已经成为推动数字化转型的重要工具。在高校就业服务方面，通过机器学习算法为学生提供个性化的职业推荐，并实现就业信息的动态跟踪和用户反馈，有助于提高毕业生的就业质量和效率，也有利于高校进行长期的就业规划和数据分析，推动高校就业服务工作的全面升级和优化。

1 大数据下的高校就业及智能就业平台发展分析

1.1 大数据发展背景高校就业现状及问题

大数据是指由传统的数据收集、分析和处理方法难以处理的大规模、高维度、多样化的数据集合。它的出现打破了人们传统的数据获取方式和处理方式，使数据的搜索、筛选、存储、挖掘和分析变得更加容易。近些年，我国高等教育规模的迅速扩大，高校毕业生数量也逐年增加，但就业形势却日益严峻，尤其是在经济低迷、企业招聘需求减少的情况下，高校毕业生就业压力更加明显[1]。以闽南理工学院为例，2022 年全校毕业生总体就业率为93.45%，就业情况统计如图1 所示。

图1 就业情况统计Fig.1 Employment statistics

1.2 智能就业平台的发展与应用

智能就业平台是大数据技术在高校就业服务领域的应用之一，它基于学生人才库、企业招聘需求、职业市场信息等大数据资源，提供针对个性化需求的工作推荐、职业规划、岗位匹配、招聘预测等服务，以实现毕业生就业匹配、就业质量提升和企业招聘效率的提高。智能就业平台已经成为高校提高就业质量、提升毕业生竞争力的重要手段。

2 基于大数据下的高校智能就业平台技术实现

2.1 数据库设计

数据库需要能够存储和管理海量的数据，并支持快速的数据查询和分析。选择合适的数据库类型和系统，如MySQL 或者Oracle 等关系型数据库，或者Hadoop、Spark 等大数据处理框架，通过分布式架构、数据缓存和优化等方式提高数据处理的性能和安全性。进行数据建模和设计时，需包括数据表结构、关系图和数据项定义等，这个过程中需要考虑到数据的规范化、冗余和重复性等问题，以确保数据的准确性和一致性。同时，还需要进行数据备份和恢复计划的设计，以避免数据丢失和损坏[2]。

2.2 前端技术

基于大数据的高校智能就业平台，前端是用户与平台的主要接口，需要设计和开发友好的界面和功能，以提供良好的用户体验。在前端开发中需要选择合适的开发框架和技术，如Bootstrap、React 等。这些框架可提供预制的UI 组件和样式，简化了前端的开发过程，提高了开发效率和稳定性。进行页面设计和交互设计，以确保平台的易用性和用户友好性，这个过程中需要考虑用户需求、人机交互规范等因素，尽量减少用户在使用平台时的学习成本和难度，提高用户体验和平台稳定性。

2.3 后端技术

在实现智能就业平台时，需要使用各种后端技术来处理、存储和分析庞大的数据集。首先，需要考虑应用程序的架构和设计。现代Web 应用通常采用一种面向服务（SOA）或微服务（MSA）架构。这种构建方式使得应用程序基于多个单独的组件，每个组件都可由不同的开发人员团队进行构建、测试和部署。这样做可实现组件化的开发，提高代码的可维护性和复用性。其次，需要选择合适的编程语言。现代Web 应用通常使用JavaScript、Python、Java 等编程语言进行开发。选择一个合适的编程语言，可以与数据库以及其他组件集成，从而提高应用程序的整体性能和可扩展性。最后，如何处理传入的海量数据。在处理数据时，可以使用一些开源的数据处理工具，如Hadoop、Spark 等，它们能够帮助处理数据流和存储数据。如果需要快速地处理和分析数据，还可以考虑使用In-Memory 数据库或NoSQL 数据库，以提高数据的处理和查询效率。安全性也是后端技术需要考虑的一个重要方面，为了确保应用程序的安全，必须编写漏洞检测和防范代码。其中包括网络安全、身份验证和加密等技术手段，保障数据的安全性和可靠性[3]。

2.4 服务器部署

服务器部署是确保系统的可扩展性及可靠性，能为客户端请求提供稳定的服务。首先，应选择合适的云服务提供商。需综合考虑成本、性能、服务质量和可用性等因素。可选择AWS、GoogleCloud 等知名云服务商，它们提供安全的云上运行环境和灵活的收费模式，大大降低了企业的运维成本。其次，应用程序的容器化和部署。部署平台可使用的工具（如Docker），将应用程序打包成一个容器，并运行在不同的服务器节点上，提高系统的灵活性和可扩展性，同时还能够帮助迅速部署新应用程序即开发迭代。接着，提高应用程序的可用性和稳定性。可以通过分布式架构、高可用性设计、负载均衡等方式来实现。可确保应用程序能够在任何时候对用户提供服务，并减少单服务器的故障导致系统宕机的风险。最后，需要对系统进行监控和容灾，以确保系统的稳定性和正常运行。可以使用开源的监控工具（如Zabbix、Nagios 等）来监测系统的异常情况，并实现定期的备份和恢复计划，以保障数据的安全性和可靠性。

3 大数据在高校智能就业平台中的应用

3.1 大数据采集与处理

高校智能就业平台的实现离不开大数据的支持。首先，从学生、企业和就业市场等获取相关数据，包括毕业生最新的求职信息、企业发布的招聘信息、就业市场的发展趋势和行业分析数据等。这些数据变化快速，量大且复杂，需要通过强大的技术来进行数据采集。其次，对采集到的数据进行清洗和分析，由于大数据的特性，毕业生和企业发布的信息可能存在着错误、缺失、冗余等问题。采集到的数据必须经过清洗和预处理的步骤，再利用大数据技术对数据进行深度挖掘和分析，通过对数据的比较、统计、分类、聚类等手段，得出相应的结论。最后，将分析结果进行可视化，数据可视化是分析结果可视化的过程，可以通过诸如图表、图形等形式来展现分析结果，让用户更加直观理解分析结果[4]。

3.2 个性化推荐算法

个性化推荐算法是基于用户需求、行为和兴趣等信息，将相关、有价值的内容推荐给用户的算法，是大数据技术的一个应用。在高校智能就业平台中，个性化推荐算法可以帮助毕业生找到最适合自己的工作机会，也可以帮助企业挑选出最符合自己需求的人员，个性化推荐算法的实现涉及多个方面：（1）数据收集：在高校智能就业平台中，需要从多个来源（如招聘信息数据、求职信息数据、用户喜好数据等）收集用户数据。这些数据都需要规范化、清洗和整合，以便后续处理和分析；（2）建立用户画像：用户画像是对用户特征和行为进行描述的模型，在高校智能就业平台中，需要建立用户的求职画像。为了建立用户画像，需要将用户的个人特征、求职需求、职业规划等各种数据进行分析和归纳，以便更好地了解用户的兴趣和需求；（3）算法选择：在高校智能就业平台中，可以采用不同的推荐算法，包括基于内容的协同过滤算法、基于标签的推荐算法、基于矩阵分解的推荐算法等。不同的算法有着不同的适用场景和精度，需要根据具体情况进行选择和调整；（4）特征和权重抽取：在个性化推荐算法中，需要对用户和物品进行特征和权重抽取。这些特征和权重通常包括用户的基本信息、历史数据、行为特征等。在抽取这些特征的同时，需要针对不同特征设定不同的权重，以准确度量特征对推荐结果的影响程度；（5）推荐系统优化：在高校智能就业平台中，推荐系统需要不断地进行调整和优化，才能保证推荐结果的准确性和效率。其中，需要对推荐算法进行优化、数据清洗和预处理等相关工作，同时还要考虑到系统性能和用户体验等方面的要求。

3.3 就业市场数据分析

就业市场数据分析通过收集和整合就业市场的各种信息，如招聘信息、企业需求、行业趋势等，结合毕业生的专业、技能和兴趣等信息进行分析和预测，为毕业生提供更加精准和实用的职业规划方案。就业市场的数据采集需要对市场趋势、招聘需求、企业信息等多方面进行数据收集。数据的来源有招聘网站、企业官网、行业分析报告等，对这些数据进行规范化处理，以便后续分析和预测。然后，在这些数据清洗和预处理之后，需要进行数据分析和建模，以了解就业市场的趋势和规律，并利用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术手段，从数据中抽取出有用的信息和特征，如招聘单位的行业和类型、岗位技能和要求等，通过信息渠道，毕业生可以了解市场上的就业情况和岗位需求，针对性地选择职业方向，提高就业成功率[5]。此外，还需利用数据可视化技术对分析结果进行展示和传播，以便毕业生更好地理解就业市场的趋势和变化，并制定相应的职业规划方案，综合管理系统模块如图2 所示。

图2 综合管理系统模块Fig.2 Integrated management system module

3.4 基于机器学习的职业预测

随着科技的不断发展，机器学习算法的应用范围也在不断扩展，可利用这些算法对大量的就业数据进行分析和预测。包括学生的个人信息、教育背景、专业、成绩等，以及就业市场的信息，如工作岗位、薪资水平、企业规模等，其中需要对数据进行去冗余化、标准化、匿名化处理，以避免个人隐私泄露。选择适合的机器学习模型进行训练，可以使用支持向量机（SVM）、决策树（DecisionTree）等流行的机器学习算法进行训练，这些算法可以从大量的就业数据中学习出模型，通过模型预测不同职业的就业趋势和发展前景，为学生们提供更加精准的职业规划建议。

4 结语

综上所述，通过利用大数据分析技术，旨在实现全面的职业分析和个性化的就业推荐，帮助毕业生提高了就业效率和质量。同时，该平台也为高校进行长期的就业规划和数据分析提供了有力的支撑，并为广大学生提供了更好的就业服务和支持。

引用

[1] 刘洪超,滕鑫鑫,白浩.基于大数据的高校智能就业平台建设与应用[J].现代教育技术,2020,30(2):111-117.

[2] 窦凯.智慧就业服务模式在高校大学生就业中的应用分析[J].商讯,2019(32):195-196.

[3] 李昱呈.我国高校大学生就业服务现状、评估及优化研究——以N高校为例[D].南京:南京大学,2018:10-35.

[4] 韩琦.“互联网+”背景下高校就业智能化服务平台构建方案[J].内江科技,2022,43(2):38-39.

[5] 汪宁.新时代高校智慧就业信息化服务管理平台的建设与探索[J].黑龙江人力资源和社会保障,2022(10):127-129.