协同过滤算法在大学生就业推荐系统中的应用

针对目前高校招聘信息呈现爆炸式增长,而毕业生无法及时、准确地获取高质量的就业招聘信息这一问题,提出符合高校需求的协同过滤推荐化算法。首先,协同过滤算法研究的大学生就业推荐系统,可以结合学生基本信息、招聘信息浏览量、往届学生招聘情况等隐性、显性信息进行学生—企业评价矩阵建设;然后,设计一套综合考虑时间因素和综合平均分数因素的学生相似度计算算法来寻找最近邻居;最后通过相应的算法进行给分,据此为大学生推荐招聘信息。     

基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法

为提高推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,文章将个体就业需求作为前提条件,设计一种基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法。首先,利用兴趣模型中的关联规则,对高校提供的就业信息中兴趣特征点进行匹配;其次,在既定的分类规则下,根据就业文本信息的内容对其进行类别划分;最后,根据用户浏览高校就业信息、在就业招聘界面的停留时间等,针对大学生偏好进行计算。对比实验结果表明：本文中设计的推荐方法应用效果良好,按照规范使用该方法进行大学生就业信息推荐,能够增加推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,为大学生提供更加优质的就业服务,提高大学生就业质量。     

基于商业智能的大学生网络招聘信息系统分析

全国高校毕业生就业形势复杂严峻。针对高校人才需求量逐年下降,网上招聘信息杂乱无章,缺乏系统的规范整理和分析的问题,研究与设计了基于商业智能的大学生网络招聘信息系统。系统可以有效从大量网络招聘信息中提取有价值的信息,为应届毕业生提供一个选择就业的参考平台。     

顶岗实习校企生三方管理平台后端设计与实现

<正>互联网求职已经不再新鲜,市面上的招聘平台广泛却不精准,如何为校园学生精准对接优质的企业资源、为提升学生的就业优势已成为师生间讨论的焦点话题。应届毕业生的实习问题涉及到学校、企业,在求职和招聘问题上,如何让学校、企业和学生都满意是我们项目的初衷。顶岗实习校企生三方管理平台是面向校园、权威领先的校园招聘平台。为学生提供求职、实训和准确的企业招聘信息,为企业提供学校官方认可的人才招聘渠道,可提前发布校招信息,     

大学生就业网络系统的设计与实现

大学生就业网络系统的设计与实现是针对毕业生的注册信息、招聘公司的注册信息和查询招聘信息等方面而开发的管理软件,是一个实用的管理信息系统。本系统研究基于B/S模式的信息资源共享分配的实现,采用的是ASP.NET+SQL SERVER 2008模式的开发平台。     

用户画像在精准就业推荐服务的应用研究

<正>高校毕业生就业工作事关社会和谐稳定,面对面对网络平台上海量的就职信息,学生如何找到适合自己的岗位,企业如何让自己的招聘信息脱颖而出是较为困难的问题,就业市场供需矛盾仍然突出。通过构建基于用户画像的精准就业模型,绘制毕业生用户画像,为毕业生精准推送与自身相符的岗位,实现"人职匹配",真正实现毕业生就业精化、高质量就业。2021年,根据教育部发布的数据显示,我国大学毕业生数将达到909万人,再创历史新高,就业形势复杂严峻。     

网络——高校毕业生就业信息获取的主要途径

近几年高校扩招政策的持续实行,大学毕业生的数量在连年增加,就业难已是摆在学生、家庭和政府面前一个不容回避的难题。这种空前增大的就业压力要求在研究高校毕业生就业时要对其如何采集和利用就业信息进行深入的研究。本文通过调查发现,网络及其它媒体是学生获取就业信息的主要途径。学校需要加快二级学院就业信息平台建设,提高学生网络就业信息获取率,从而提高学生就业成功率。     

基于云计算的高校就业大数据信息服务平台的应用初探

近几年,高校毕业生数量一直持续高位,毕业生就业工作数据量庞大,缺乏信息共享,传统就业信息平台已难满足毕业生对就业工作的需求,就业大数据信息平台的建设已刻不容缓。     

基于Hadoop平台的岗位推荐系统设计

针对当前学生择业难而学校人才培养无法满足当前社会实际需求的问题,提出基于Hadoop平台的大数据就业岗位推荐系统。该系统利用爬虫技术爬取互联网招聘网站上的海量岗位信息,并对岗位信息进行整理、清洗、分析,HBase作为数据存储,将数据制作成图表,给用户直观体验;根据用户提供的用户技能为用户筛选出合适的岗位,实现岗位的精确推荐。     

数据挖掘与OLAP在毕业生就业领域的应用

为了帮助高校毕业生就业管理部门更好的引导毕业生就业,在此研究、分析Microsoft Analysis Services体系作为OLAP应用和数据挖掘应用的平台。分析挖掘毕业生数据信息,通过关联规则的约束性Apriori算法分析、挖掘大量数据背后的潜在规律,为高校、用人单位指导毕业生就业部门提供决策支持服务;为高校在学生的培养模式、学科建设、课程设置等方面提供依据和参考。