基于大數據下的高校智能就業平臺的開發與運用

閩南理工學院 蔣振耀

隨著信息技術的發展，大數據已經成為人們關注的熱點話題之一。文章針對高校學生就業面臨的困境和需求，提出基于大數據下的高校智能就業平臺的開發與運用，借助大數據技術手段收集、整合和挖掘就業數據，對就業市場進行深度分析和預測，并利用機器學習算法進行職業預測，幫助學生更好地規劃職業發展方向，提高學生的就業效率和競爭力，推動高校就業工作的質量和水平不斷提升，為高校智能化就業服務提供了有效的思路和方法。

隨著互聯網技術的不斷發展和普及，大數據分析已經成為推動數字化轉型的重要工具。在高校就業服務方面，通過機器學習算法為學生提供個性化的職業推薦，并實現就業信息的動態跟蹤和用戶反饋，有助于提高畢業生的就業質量和效率，也有利于高校進行長期的就業規劃和數據分析，推動高校就業服務工作的全面升級和優化。

1 大數據下的高校就業及智能就業平臺發展分析

1.1 大數據發展背景高校就業現狀及問題

大數據是指由傳統的數據收集、分析和處理方法難以處理的大規模、高維度、多樣化的數據集合。它的出現打破了人們傳統的數據獲取方式和處理方式，使數據的搜索、篩選、存儲、挖掘和分析變得更加容易。近些年，我國高等教育規模的迅速擴大，高校畢業生數量也逐年增加，但就業形勢卻日益嚴峻，尤其是在經濟低迷、企業招聘需求減少的情況下，高校畢業生就業壓力更加明顯[1]。以閩南理工學院為例，2022 年全校畢業生總體就業率為93.45%，就業情況統計如圖1 所示。

圖1 就業情況統計Fig.1 Employment statistics

1.2 智能就業平臺的發展與應用

智能就業平臺是大數據技術在高校就業服務領域的應用之一，它基于學生人才庫、企業招聘需求、職業市場信息等大數據資源，提供針對個性化需求的工作推薦、職業規劃、崗位匹配、招聘預測等服務，以實現畢業生就業匹配、就業質量提升和企業招聘效率的提高。智能就業平臺已經成為高校提高就業質量、提升畢業生競爭力的重要手段。

2 基于大數據下的高校智能就業平臺技術實現

2.1 數據庫設計

數據庫需要能夠存儲和管理海量的數據，并支持快速的數據查詢和分析。選擇合適的數據庫類型和系統，如MySQL 或者Oracle 等關系型數據庫，或者Hadoop、Spark 等大數據處理框架，通過分布式架構、數據緩存和優化等方式提高數據處理的性能和安全性。進行數據建模和設計時，需包括數據表結構、關系圖和數據項定義等，這個過程中需要考慮到數據的規范化、冗余和重復性等問題，以確保數據的準確性和一致性。同時，還需要進行數據備份和恢復計劃的設計，以避免數據丟失和損壞[2]。

2.2 前端技術

基于大數據的高校智能就業平臺，前端是用戶與平臺的主要接口，需要設計和開發友好的界面和功能，以提供良好的用戶體驗。在前端開發中需要選擇合適的開發框架和技術，如Bootstrap、React 等。這些框架可提供預制的UI 組件和樣式，簡化了前端的開發過程，提高了開發效率和穩定性。進行頁面設計和交互設計，以確保平臺的易用性和用戶友好性，這個過程中需要考慮用戶需求、人機交互規范等因素，盡量減少用戶在使用平臺時的學習成本和難度，提高用戶體驗和平臺穩定性。

2.3 后端技術

在實現智能就業平臺時，需要使用各種后端技術來處理、存儲和分析龐大的數據集。首先，需要考慮應用程序的架構和設計。現代Web 應用通常采用一種面向服務（SOA）或微服務（MSA）架構。這種構建方式使得應用程序基于多個單獨的組件，每個組件都可由不同的開發人員團隊進行構建、測試和部署。這樣做可實現組件化的開發，提高代碼的可維護性和復用性。其次，需要選擇合適的編程語言。現代Web 應用通常使用JavaScript、Python、Java 等編程語言進行開發。選擇一個合適的編程語言，可以與數據庫以及其他組件集成，從而提高應用程序的整體性能和可擴展性。最后，如何處理傳入的海量數據。在處理數據時，可以使用一些開源的數據處理工具，如Hadoop、Spark 等，它們能夠幫助處理數據流和存儲數據。如果需要快速地處理和分析數據，還可以考慮使用In-Memory 數據庫或NoSQL 數據庫，以提高數據的處理和查詢效率。安全性也是后端技術需要考慮的一個重要方面，為了確保應用程序的安全，必須編寫漏洞檢測和防范代碼。其中包括網絡安全、身份驗證和加密等技術手段，保障數據的安全性和可靠性[3]。

2.4 服務器部署

服務器部署是確保系統的可擴展性及可靠性，能為客戶端請求提供穩定的服務。首先，應選擇合適的云服務提供商。需綜合考慮成本、性能、服務質量和可用性等因素。可選擇AWS、GoogleCloud 等知名云服務商，它們提供安全的云上運行環境和靈活的收費模式，大大降低了企業的運維成本。其次，應用程序的容器化和部署。部署平臺可使用的工具（如Docker），將應用程序打包成一個容器，并運行在不同的服務器節點上，提高系統的靈活性和可擴展性，同時還能夠幫助迅速部署新應用程序即開發迭代。接著，提高應用程序的可用性和穩定性。可以通過分布式架構、高可用性設計、負載均衡等方式來實現。可確保應用程序能夠在任何時候對用戶提供服務，并減少單服務器的故障導致系統宕機的風險。最后，需要對系統進行監控和容災，以確保系統的穩定性和正常運行。可以使用開源的監控工具（如Zabbix、Nagios 等）來監測系統的異常情況，并實現定期的備份和恢復計劃，以保障數據的安全性和可靠性。

3 大數據在高校智能就業平臺中的應用

3.1 大數據采集與處理

高校智能就業平臺的實現離不開大數據的支持。首先，從學生、企業和就業市場等獲取相關數據，包括畢業生最新的求職信息、企業發布的招聘信息、就業市場的發展趨勢和行業分析數據等。這些數據變化快速，量大且復雜，需要通過強大的技術來進行數據采集。其次，對采集到的數據進行清洗和分析，由于大數據的特性，畢業生和企業發布的信息可能存在著錯誤、缺失、冗余等問題。采集到的數據必須經過清洗和預處理的步驟，再利用大數據技術對數據進行深度挖掘和分析，通過對數據的比較、統計、分類、聚類等手段，得出相應的結論。最后，將分析結果進行可視化，數據可視化是分析結果可視化的過程，可以通過諸如圖表、圖形等形式來展現分析結果，讓用戶更加直觀理解分析結果[4]。

3.2 個性化推薦算法

個性化推薦算法是基于用戶需求、行為和興趣等信息，將相關、有價值的內容推薦給用戶的算法，是大數據技術的一個應用。在高校智能就業平臺中，個性化推薦算法可以幫助畢業生找到最適合自己的工作機會，也可以幫助企業挑選出最符合自己需求的人員，個性化推薦算法的實現涉及多個方面：（1）數據收集：在高校智能就業平臺中，需要從多個來源（如招聘信息數據、求職信息數據、用戶喜好數據等）收集用戶數據。這些數據都需要規范化、清洗和整合，以便后續處理和分析；（2）建立用戶畫像：用戶畫像是對用戶特征和行為進行描述的模型，在高校智能就業平臺中，需要建立用戶的求職畫像。為了建立用戶畫像，需要將用戶的個人特征、求職需求、職業規劃等各種數據進行分析和歸納，以便更好地了解用戶的興趣和需求；（3）算法選擇：在高校智能就業平臺中，可以采用不同的推薦算法，包括基于內容的協同過濾算法、基于標簽的推薦算法、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景和精度，需要根據具體情況進行選擇和調整；（4）特征和權重抽取：在個性化推薦算法中，需要對用戶和物品進行特征和權重抽取。這些特征和權重通常包括用戶的基本信息、歷史數據、行為特征等。在抽取這些特征的同時，需要針對不同特征設定不同的權重，以準確度量特征對推薦結果的影響程度；（5）推薦系統優化：在高校智能就業平臺中，推薦系統需要不斷地進行調整和優化，才能保證推薦結果的準確性和效率。其中，需要對推薦算法進行優化、數據清洗和預處理等相關工作，同時還要考慮到系統性能和用戶體驗等方面的要求。

3.3 就業市場數據分析

就業市場數據分析通過收集和整合就業市場的各種信息，如招聘信息、企業需求、行業趨勢等，結合畢業生的專業、技能和興趣等信息進行分析和預測，為畢業生提供更加精準和實用的職業規劃方案。就業市場的數據采集需要對市場趨勢、招聘需求、企業信息等多方面進行數據收集。數據的來源有招聘網站、企業官網、行業分析報告等，對這些數據進行規范化處理，以便后續分析和預測。然后，在這些數據清洗和預處理之后，需要進行數據分析和建模，以了解就業市場的趨勢和規律，并利用數據挖掘、機器學習、自然語言處理等技術手段，從數據中抽取出有用的信息和特征，如招聘單位的行業和類型、崗位技能和要求等，通過信息渠道，畢業生可以了解市場上的就業情況和崗位需求，針對性地選擇職業方向，提高就業成功率[5]。此外，還需利用數據可視化技術對分析結果進行展示和傳播，以便畢業生更好地理解就業市場的趨勢和變化，并制定相應的職業規劃方案，綜合管理系統模塊如圖2 所示。

圖2 綜合管理系統模塊Fig.2 Integrated management system module

3.4 基于機器學習的職業預測

隨著科技的不斷發展，機器學習算法的應用范圍也在不斷擴展，可利用這些算法對大量的就業數據進行分析和預測。包括學生的個人信息、教育背景、專業、成績等，以及就業市場的信息，如工作崗位、薪資水平、企業規模等，其中需要對數據進行去冗余化、標準化、匿名化處理，以避免個人隱私泄露。選擇適合的機器學習模型進行訓練，可以使用支持向量機（SVM）、決策樹（DecisionTree）等流行的機器學習算法進行訓練，這些算法可以從大量的就業數據中學習出模型，通過模型預測不同職業的就業趨勢和發展前景，為學生們提供更加精準的職業規劃建議。

4 結語

綜上所述，通過利用大數據分析技術，旨在實現全面的職業分析和個性化的就業推薦，幫助畢業生提高了就業效率和質量。同時，該平臺也為高校進行長期的就業規劃和數據分析提供了有力的支撐，并為廣大學生提供了更好的就業服務和支持。

引用

[1] 劉洪超,滕鑫鑫,白浩.基于大數據的高校智能就業平臺建設與應用[J].現代教育技術,2020,30(2):111-117.

[2] 竇凱.智慧就業服務模式在高校大學生就業中的應用分析[J].商訊,2019(32):195-196.

[3] 李昱呈.我國高校大學生就業服務現狀、評估及優化研究——以N高校為例[D].南京:南京大學,2018:10-35.

[4] 韓琦.“互聯網+”背景下高校就業智能化服務平臺構建方案[J].內江科技,2022,43(2):38-39.

[5] 汪寧.新時代高校智慧就業信息化服務管理平臺的建設與探索[J].黑龍江人力資源和社會保障,2022(10):127-129.