爬蟲(chóng)技術(shù)的就業(yè)信息管理平臺(tái)設(shè)計(jì)

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1平臺(tái)功能及架構(gòu)

1.1平臺(tái)功能

按照不同用戶和流程的需求，該平臺(tái)需要具備多種功能，具體包括基礎(chǔ)信息管理、撰寫(xiě)簡(jiǎn)歷的功能、基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置、招聘方管理、權(quán)限管理、互聯(lián)網(wǎng)招聘和求職等等。

1.2平臺(tái)功能架構(gòu)

校方、企業(yè)等有關(guān)方面的聯(lián)系是通過(guò)該信息平臺(tái)聯(lián)系起來(lái)的，因此，信息即時(shí)傳輸、共享以及分類(lèi)是其應(yīng)具備的基本功能，以不同方面的實(shí)際需求作為切入點(diǎn)，對(duì)求職、推薦符合需求的人才等功能需求予以充分滿足，按照使用群體，可以更進(jìn)一步的劃分該平臺(tái)。對(duì)招聘需求予以充分滿足，是該平臺(tái)企業(yè)子系統(tǒng)的主要作用，其涵蓋的功能有注冊(cè)、信息、在線招聘（審核人員是否滿足相關(guān)要求、在線筆試和面試）、反饋聘用結(jié)果等。對(duì)求職要求予以滿足是學(xué)生子系統(tǒng)的主要作用，相對(duì)于企業(yè)子系統(tǒng)其具有更加豐富的功能，具體有維護(hù)個(gè)人信息、撰寫(xiě)和修改求職簡(jiǎn)歷、登記求職信息等。求職意向是其中比較重要的功能，學(xué)生對(duì)于工作行業(yè)、職務(wù)、薪酬等方面的要求均通過(guò)該功能進(jìn)行設(shè)置，除此之外，該功能還可以充分融合學(xué)生具有的工作和學(xué)習(xí)經(jīng)歷，并以此為基礎(chǔ)生成相應(yīng)的特征參數(shù)；該子系統(tǒng)眾多功能中最關(guān)鍵的就是職位推薦，其在相應(yīng)特征參數(shù)的基礎(chǔ)上展開(kāi)推薦算法，相似度計(jì)算的數(shù)據(jù)來(lái)自于招聘信息，在向特定學(xué)生推薦職位時(shí)是以位于該計(jì)算所得結(jié)果為依據(jù)的，如此，就業(yè)推薦等工作的精準(zhǔn)性可以得到可靠保證。對(duì)于就業(yè)招聘的各個(gè)相關(guān)方面而言，其聯(lián)系是通過(guò)學(xué)校實(shí)現(xiàn)的，基于此，審核企業(yè)等方面的資質(zhì)是該子系統(tǒng)必須具備的功能，同時(shí)可以提供合理的就業(yè)指導(dǎo)等，及時(shí)傳達(dá)和正確解釋國(guó)家有關(guān)部門(mén)下發(fā)的通知等，調(diào)查就業(yè)狀況、統(tǒng)計(jì)和分析就業(yè)局勢(shì)、管理相關(guān)信息的功能等。在上述眾多功能中最核心的就是數(shù)據(jù)管理，招聘職位的數(shù)據(jù)量會(huì)直接影響到就業(yè)成功率，招聘數(shù)據(jù)的來(lái)源主要包括兩方面，其一是注冊(cè)企業(yè)；其二，則是智聯(lián)招聘等既有的比較具有代表性的人才招聘平臺(tái)，校方會(huì)定期從中對(duì)招聘信息進(jìn)行挖掘，通過(guò)篩選和整理相關(guān)數(shù)據(jù)可以促使相應(yīng)的大數(shù)據(jù)得以形成。

2平臺(tái)的關(guān)鍵信息及技術(shù)

2.1學(xué)生求職意向特征模型的設(shè)計(jì)

本研究創(chuàng)建的平臺(tái)模型也是由多個(gè)不同維度構(gòu)成的，為了給預(yù)測(cè)和挖掘數(shù)據(jù)創(chuàng)造有利條件，本文對(duì)不同維度在取值上進(jìn)行了嚴(yán)格的規(guī)范，不同維度的意義和對(duì)應(yīng)取值為：構(gòu)成特征模型的維度共計(jì)8項(xiàng)，具體涵蓋了受教育程度、經(jīng)驗(yàn)等。不同維度的意義和取值是：受教育程度：該維度被劃分為7個(gè)不同等級(jí)，具體按照學(xué)歷由高到低排列，博士位居首位，而初中或無(wú)要求則位居第七。工作經(jīng)驗(yàn)：n。n的值表示工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)晗蓿粚?duì)此沒(méi)有特殊要求的表示為0，反之，則規(guī)定具體的n值。期望單位性質(zhì):1事業(yè)；2國(guó)企；3民營(yíng)；4上市；5外資。期望工作地點(diǎn):省/市;省;直轄市;直轄市/區(qū)，如果只是寫(xiě)上了省或直轄市，那么則可以直接等同于這一整個(gè)省的人群渴望從事這一項(xiàng)行業(yè):相關(guān)行業(yè)的各項(xiàng)操作也必須要予以規(guī)范化處理。期望崗位:根據(jù)國(guó)家相關(guān)職位的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行詳細(xì)劃分，并做出妥善化處置。期望月薪:這里主要是用n來(lái)予以表示，[n-500,n+500，不管在什么時(shí)候，其的浮動(dòng)空間都在500元左右，一切都是由系統(tǒng)直接進(jìn)行設(shè)置。期望福利:這里主要囊括了“五險(xiǎn)一金、周末雙休……”等在內(nèi)的多種表達(dá)類(lèi)型。

2.2基于特征標(biāo)識(shí)的爬蟲(chóng)技術(shù)的職位信息抓取

當(dāng)開(kāi)始對(duì)于“行業(yè)”這一層次進(jìn)行劃分，某服務(wù)平臺(tái)還是會(huì)將其直接劃分成為11個(gè)一級(jí)大類(lèi)，而在另外一個(gè)平臺(tái)當(dāng)中則會(huì)與前者保持著一定的差異，其包含的是13個(gè)一級(jí)大類(lèi)，甚至于在一些特殊情況之下，還會(huì)將招聘崗位的名稱(chēng)、招聘人數(shù)等全部都包含其中。事實(shí)上，將上述要素刨除之外，我們還應(yīng)該要充分的了解到企業(yè)人力資源對(duì)求職者的反饋時(shí)間等，只有如此，企業(yè)的效率才會(huì)真正展現(xiàn)出來(lái)。基于此，對(duì)于某一種服務(wù)平臺(tái)，我們除了需要對(duì)其平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行了解外，還必須要充分的了解到職位信息頁(yè)面的相關(guān)源代碼，做出妥善化判斷。并通過(guò)Python語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)出一系列完善的爬蟲(chóng)程序，相關(guān)數(shù)據(jù)也會(huì)被清晰的記錄到位。

2.3基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)職位信息的清洗與歸整

舉例而言，在“工作經(jīng)驗(yàn)”方面主要有以下幾類(lèi)措辭，具體如下：“5-7年經(jīng)驗(yàn)、1年經(jīng)驗(yàn)”等，具體的描寫(xiě)還是由社會(huì)企業(yè)而定。在“招聘人數(shù)”方面主要有以下幾類(lèi)措辭，具體如下：“招2人、招若干人”等;。所以，想要了解這一系列爬取的原生數(shù)據(jù)，就必須要對(duì)其進(jìn)行透徹化的分析與處理，每一項(xiàng)數(shù)據(jù)都需要被定時(shí)的清洗并全部都?xì)w整到一起，文本信息數(shù)值也會(huì)達(dá)到最大化狀態(tài)。這一平臺(tái)還是會(huì)基于數(shù)據(jù)來(lái)做出約定處理，相關(guān)“工作經(jīng)驗(yàn)”也會(huì)直接被規(guī)整為“n或n-m”，“招聘人數(shù)”的數(shù)據(jù)也會(huì)被直接確定為整數(shù)。

2.4基于用戶需求特征的職位推薦算法

在進(jìn)行職位推薦的時(shí)候，我們都應(yīng)該要充分的了解到每一位學(xué)生的個(gè)性求職需求，結(jié)合當(dāng)下的實(shí)際情況來(lái)將這一招聘崗位的特點(diǎn)全部都揭示出來(lái)，學(xué)生也能夠從中了解到適合自己的職位?，F(xiàn)如今，在運(yùn)用推薦算法的時(shí)候，我們還是應(yīng)該要充分地將人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦、基于內(nèi)容的推薦等三種方式充分的利用起來(lái)，在具體的情況之下來(lái)做出最優(yōu)的選擇。之所以會(huì)選擇人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦方式，主要還是因?yàn)闉榱四軌虺浞值牧私獾綄W(xué)生的求職期望，只有如此，個(gè)體與其它學(xué)生的相似度也能夠全部都揭示出來(lái)，一些與學(xué)生相似度較高的職位也會(huì)被推薦出來(lái)，然而在這種情況之下，這一算法僅僅只是了解了當(dāng)下學(xué)生求職期望的相似度，但是卻沒(méi)有充分的考慮到學(xué)生與職位的匹配程度。關(guān)于內(nèi)容的推薦這一方式，其實(shí)與人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦存在極大的類(lèi)似情況，究其核心，還是需要考慮到內(nèi)容數(shù)據(jù)的實(shí)際建模情況，在這種情況之下，學(xué)生在了解了一系列招聘職位的相似度之后，還會(huì)直接影響到算法的實(shí)際精度?；诋?dāng)前的這一協(xié)同過(guò)濾推薦算法，其發(fā)展核心還是需要根據(jù)用戶交互行為的實(shí)際化數(shù)據(jù)來(lái)推進(jìn)建模工作的完成，更加具體而言，其主要囊括了用戶的推薦(User-basedRecommendationUF)、項(xiàng)目的推薦(Item-basedRecommendationOF)等三種方式，每一項(xiàng)都必須要予以切實(shí)的了解。事實(shí)上，基于用戶的推薦與基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦方式本身就存在極大的類(lèi)似性，在一定程度之上，我們必須要清楚的了解到每一位學(xué)生對(duì)招聘職位歷史的偏好數(shù)據(jù)，并將“k鄰近”算法予以充分的利用，這能夠很好的完成用戶的實(shí)際化相似度，學(xué)生們必須要充分的了解招聘職位的歷史偏好數(shù)據(jù)，并對(duì)其做出準(zhǔn)確化的分析，運(yùn)用“k鄰近”的這一種算法能夠很好的將招聘職位的相似度計(jì)算出來(lái)，并構(gòu)建起一個(gè)完善的推薦模型。

3爬蟲(chóng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

在了解了當(dāng)前這一類(lèi)典型人才招聘服務(wù)平臺(tái)所的招聘職位數(shù)據(jù)情況之后，我們必須要承認(rèn)一點(diǎn)，只有依靠爬蟲(chóng)程序才能夠確保整個(gè)平臺(tái)的運(yùn)行更加深入、持續(xù)，在完成了一系列的初步清洗工作之后，其已經(jīng)獲得了87000條數(shù)據(jù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)整理的時(shí)候，其還是應(yīng)該要針對(duì)于單位性質(zhì)、學(xué)歷等多個(gè)部分予以切實(shí)的調(diào)整，從而將其做出歸納與升級(jí)。

4結(jié)束語(yǔ)

本文主要是基于當(dāng)前就業(yè)管理工作目標(biāo)的實(shí)際情況，在充分的完成了一系列就業(yè)指導(dǎo)、管理等工作之后，我們能夠更好地滿足每一個(gè)學(xué)生的工作需求，針對(duì)于目前就業(yè)工作當(dāng)中所存在的招聘職位數(shù)量和質(zhì)量需求難的這一問(wèn)題予以詳細(xì)化分析，并采取專(zhuān)業(yè)化的措施來(lái)將其解決。基于學(xué)生自身的工作需求，在了解了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)之后，采用合適的算法為學(xué)生推薦個(gè)性化工作，促進(jìn)學(xué)生能夠順利就業(yè)。大量實(shí)踐的結(jié)果可以證明，這一系統(tǒng)能夠很好的讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)就業(yè)，找尋到自身心儀的工作，企業(yè)也能夠更好的選擇優(yōu)秀的人才，學(xué)校的就業(yè)工作質(zhì)量也明顯提升，因此，可以進(jìn)一步推廣。

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作者：曹素娥 單位：山西大同大學(xué)計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院