楊運(yùn)強(qiáng) 吳進(jìn)
摘要:當(dāng)前很多高校在學(xué)生就業(yè)工作中采用的方式通常有兩種,一種是企業(yè)到校進(jìn)行宣講,另一種是企業(yè)集中到校開招聘會(huì),這樣會(huì)帶來兩個(gè)問題,一是所有的企業(yè)宣講或者招聘學(xué)生都要參與,浪費(fèi)了學(xué)生和企業(yè)的寶貴時(shí)間,二是隨著學(xué)校就業(yè)工作的開展,對接的企業(yè)資源庫越來越多,這種招聘形式無法滿足所有企業(yè)的到校招聘需求,通過Mahout機(jī)器學(xué)習(xí)算法,基于學(xué)生的專業(yè)技能特點(diǎn),在企業(yè)資源庫中推薦與學(xué)生技能特征相匹配的就業(yè)信息,能夠很好的解決畢業(yè)生和企業(yè)崗位的對接。
關(guān)鍵詞:Mahout機(jī)器學(xué)習(xí) 專業(yè)技能特點(diǎn) 企業(yè)資源庫
中圖分類號:A 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:(2022)-13-
一、智能推薦崗位的技術(shù)框架
隨著大數(shù)據(jù)思想實(shí)施的落地,推薦系統(tǒng)也開始倍受關(guān)注。不光是電商,各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都開始應(yīng)用推薦系統(tǒng),像搜索,社交網(wǎng)絡(luò),音樂,餐飲,地圖服務(wù)等等。在以前,沒有使用推薦算法的時(shí)候,是通過設(shè)置各種約束條件,匹配數(shù)據(jù)的自然屬性呈現(xiàn)給用戶,這種就是基于規(guī)則的系統(tǒng),然爾推薦算法從另一角度入手,解決了基于規(guī)則設(shè)置的問題。
論文介紹一種基于Mahout的就業(yè)崗位智能推薦系統(tǒng),首先需要將學(xué)生的平時(shí)測試成績、期中期末考試成績、技能大賽成績、綜合題目測試成績收集到Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,使用算法分析出每個(gè)學(xué)生的專業(yè)技能特點(diǎn),然后輸入推薦規(guī)則到Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng),使用Mahout機(jī)器學(xué)習(xí)算法為每個(gè)同學(xué)推薦三個(gè)就業(yè)企業(yè)崗位信息,最后使用網(wǎng)站平臺顯示給用戶。
二、核心算法
1.回歸分析
通過Stepwise Regression逐步式回歸算法,對學(xué)生專業(yè)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,揭示出專業(yè)技能數(shù)據(jù)之間關(guān)系,從數(shù)據(jù)量上研究專業(yè)技能的提升關(guān)系。
2.聚類分析
通過k-means聚類算法對每個(gè)學(xué)生、每個(gè)專項(xiàng)技能數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類計(jì)算和分析。
3.關(guān)聯(lián)分析
通過 Apriori算法,對專業(yè)技能和推薦規(guī)則之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,從集中和離中趨勢兩個(gè)方面進(jìn)行分析,揭示出兩者關(guān)系。
4.相關(guān)性分析
通過 Eclat算法,根據(jù)知識相關(guān)程度和學(xué)生在對于每個(gè)知識模塊的掌握情況。
5.貢獻(xiàn)度分析
使用帕累托算法,根據(jù)專業(yè)知識重要性和學(xué)生學(xué)習(xí)掌握情況,進(jìn)行學(xué)生專業(yè)技能畫像。
三、推薦核心代碼
FastByIDMap userData = new FastByIDMap();
for (Map
{ int id = Integer.parseInt((String) jobmes.get(“id”));
String sk = (String) jobmes.get(“sk”);
String[] skills_ = skill.split(","); // 技能轉(zhuǎn)換id
int[] skillids = getSkillIDs(totalSkills, sk_); // 技能對應(yīng)權(quán)重
double[] weightsparam = new double[skillids.length];
String weight_ = (String) jobmes.get(“weight”);
String[] weights_ = weight_.split(","); // mongodb 崗位庫的崗位技能
GenericPreference[]genericPreferences=new GenericPreference[skillids.length];
for (int i = 0; i < skillids.length; i++)
{ ?genericPreferences[i] = new GenericPreference(id, skillids[i], Float.parseFloat(weights_[i]));
}
主要參考文獻(xiàn)
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課題來源:本論文為2020-2021年度遼寧省職業(yè)技術(shù)教育學(xué)會(huì)科研規(guī)劃項(xiàng)目課題研究成果 課題編號:LZY20508
作者簡介:
楊運(yùn)強(qiáng) ?1979年出生 ? 遼寧生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院 ?計(jì)算機(jī)專業(yè)副教授
吳進(jìn) ? ?1980年出生 ? 遼寧生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院 ?計(jì)算機(jī)專業(yè)副教授