爬虫技术就业信息管理平台设计.doc

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1、爬虫技术就业信息管理平台设计对于高职院校而言，其各项工作中最重要的一项就是就业工作，学生未来发展等均与此项工作存在极为密切的联系，学校声望等也会受其直接影响。此项工作涉及的方面较广，除学校外，还包括企业等，具有的特征也极为鲜明，例如时效性等等，因此，如何对有关方面的联系有效增强，尽快掌握相关信息，以学生的实际需求为依据精准推送就业信息并提供相应的服务。1平台功能及架构4学海无涯1.1平台功能。按照不同用户和流程的需求，该平台需要具备多种功能，具体包括基础信息管理、撰写简历的功能、基础参数设置、招聘方管理、权限管理、互联网招聘和求

2、职等等。1.2平台功能架构。校方、企业等有关方面的联系是通过该信息平台联系起来的，因此，信息即时传输、共享以及分类是其应具备的基本功能，以不同方面的实际需求作为切入点，对求职、推荐符合需求的人才等功能需求予以充分满足，按照使用群体，可以更进一步的划分该平台。对招聘需求予以充分满足，是该平台企业子系统的主要作用，其涵盖的功能有注册、信息发布、在线招聘（审核人员是否满足相关要求、在线笔试和面试）、反馈聘用结果等。对求职要求予以满足是学生子系统的主要作用，相对于企业子系统其具有更加丰富的功能，具体有维护个人信息、撰写和修改求职简历、登

3、记求职信息等。求职意向是其中比较重要的功能，学生对于工作行业、职务、薪酬等方面的要求均通过该功能进行设置，除此之外，该功能还可以充分融合学生具有的工作和学习经历，并以此为基础生成相应的特征参数；该子系统众多功能中最关键的就是职位推荐，其在相应特征参数的基础上展开推荐算法，相似度计算的数据来自于招聘信息，在向特定学生推荐职位时是以位于该计算所得结果为依据的，如此，就业推荐等工作的精准性可以得到可靠保证。对于就业招聘的各个相关方面而言，其联系是通过学校实现的，基于此，审核企业等方面的资质是该子系统必须具备的功能，同时可以提供合理的就

4、业指导等，及时传达和正确解释国家有关部门下发的通知等，调查就业状况、统计和分析就业局势、管理相关信息的功能等。在上述众多功能中最核心的就是数据管理，招聘职位的数据量会直接影响到就业成功率，招聘数据的来源主要包括两方面，其一是注册企业；其二，则是智联招聘等既有的比较具有代表性的人才招聘平台，校方会定期从中对招聘信息进行挖掘，通过筛选和整理相关数据可以促使相应的大数据得以形成。2平台的关键信息及技术2.1学生求职意向特征模型的设计。本研究创建的平台模型也是由多个不同维度构成的，为了给预测和挖掘数据创造有利条件，本文对不同维度在取值上

5、进行了严格的规范，不同维度的意义和对应取值为：构成特征模型的维度共计8项，具体涵盖了受教育程度、经验等。不同维度的意义和取值是：受教育程度：该维度被划分为7个不同等级，具体按照学历由高到低排列，博士位居首位，而初中或无要求则位居第七。工作经验：n。n的值表示工作经验年限；对此没有特殊要求的表示为0，反之，则规定具体的n值。期望单位性质:1事业；2国企；3民营；4上市；5外资。期望工作地点:省/市;省;直辖市;直辖市/区，如果只是写上了省或直辖市，那么则可以直接等同于这一整个省的人群渴望从事这一项行业:相关行业的各项操作也必须要予

6、以规范化处理。期望岗位:根据国家相关职位的分类标准来进行详细划分，并做出妥善化处置。期望月薪:这里主要是用n来予以表示，[n-500,n+500，不管在什么时候，其的浮动空间都在500元左右，一切都是由系统直接进行设置。期望福利:这里主要囊括了“五险一金、周末双休……”等在内的多种表达类型。2.2基于特征标识的爬虫技术的职位信息抓取。当开始对于“行业”这一层次进行划分，某服务平台还是会将其直接划分成为11个一级大类，而在另外一个平台当中则会与前者保持着一定的差异，其包含的是13个一级大类，甚至于在一些特殊情况之下，还会将招聘岗位

7、的名称、招聘人数等全部都包含其中。事实上，将上述要素刨除之外，我们还应该要充分的了解到企业人力资源对求职者的反馈时间等，只有如此，企业的效率才会真正展现出来。基于此，对于某一种服务平台，我们除了需要对其平台内容进行了解外，还必须要充分的4学海无涯了解到职位信息发布页面的相关源代码，做出妥善化判断。并通过Python语言来编写出一系列完善的爬虫程序，相关数据也会被清晰的记录到位。2.3基于大数据技术的数据职位信息的清洗与归整。举例而言，在“工作经验”方面主要有以下几类措辞，具体如下：“5-7年经验、1年经验”等，具体的描写还是由社

8、会企业而定。在“招聘人数”方面主要有以下几类措辞，具体如下：“招2人、招若干人”等;。所以，想要了解这一系列爬取的原生数据，就必须要对其进行透彻化的分析与处理，每一项数据都需要被定时的清洗并全部都归整到一起，文本信息数值也会达到最大化状态。这一平台还是会基于数据