浅谈高职院校班主任在学生推荐就业中所发挥的作用

本文是笔者在长期担任高职院校班主任总结而得的一点经验。通过介绍,希望能起到抛砖引玉的作用,能为广大高职院校班主任提供一个良好的教与学平台,从而使他们在推荐就业工作中做得更有实效、更专业、更出色。

推荐就业咋成了生财之道

据报载，武汉某职业学校最近成立人才服务公司，并向毕业生宣布：凡通过这个公司举行的招聘会找到工作单位的学生，一律交费1000元。以致不少学生质疑：学校就业办的工作是帮助学生就业，而且入校时学校和学生都签订了毕业就业推荐协议，学校承诺帮助就业，并没有涉及费用问题，现在怎么变成了交钱才能找到工作？而且“交得多的，单位就好”。

基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台构建研究

为了解决目前就业推荐方法资源覆盖率低的问题,设计一种基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台。通过人工智能技术设计智媒体就业推荐平台的整体框架,包括基础数据模块、用户界面模块、后台管理模块及个性化推荐模块,并设计学生和管理者在智媒体就业推荐平台中的业务流程。采用基于就业意向的个性化推荐算法,在智媒体就业推荐平台中为用户推荐就业资源,完成智媒体就业推荐平台的构建。实验结果表明,该平台运行时间随着请求数量的增加缓慢上升,抗压性较好,资源覆盖率均高于80%。

基于协同过滤的大学生就业推荐算法研究

面对当前严峻的就业形势,提出一种基于加权余弦相似度和ALS模型的招聘推荐算法,采用APH层次分析法评估用户画像与招聘信息之间的权重关系,利用加权的余弦相似度算法对其进行评分,运用Spark ML的ALS算法对相似度矩阵进行训练,建立用户-招聘信息的推荐模型。经过实验验证,提出的招聘推荐模型在招聘信息匹配及推荐准确性方面表现出较好的效果,这一研究成果可为解决大学生就业难题提供新方法和新方向。

基于标签聚类和协同过滤算法的就业推荐系统设计

随着毕业生就业压力的增大,国家和社会持续发力,国家出台多项就业支持政策,社会上的企业招聘也日渐增多。在此背景下,设计了一种个性化的就业推荐系统。系统基于Web应用,主要功能包括用户注册和登录、用户选择感兴趣领域、职位推荐、职位收藏及查看职位详细内容。其中注册和登录功能的实现借用了Django内置的Auth模块;数据库用的是Django框架下的Sqlite3;职位推荐是基于用户信息的协同过滤算法实现的,并且用标签聚类的方式解决了冷启动问题。仿真结果表明,用户可以注册之后登录并选择自己感兴趣的领域,然后就可以查看系统推荐的职位,具有较好的效果。

基于人工智能的高校毕业生就业推荐系统

提高高校毕业生的就业率和就业质量是当前教育界关注的热点问题。文中提出了一种基于人工智能技术的毕业生就业推荐系统,为高校毕业生提供个性化的就业推荐和指导。首先,分析了高校毕业生的就业问题,通过收集与整合大量的数据,揭示了高校毕业生就业面临的困难和挑战。其次,基于人工智能技术提出了一种高校毕业生就业推荐系统,利用数据挖掘和机器学习算法来全面分析和评估高校毕业生的个人信息、就业需求、职业技能等,并根据个人情况和就业市场为学生提供个性化的就业推荐和指导。最后,通过案例分析验证了该系统的有效性和实用性。结果表明,该系统在就业推荐的准确性和个性化层面表现出色,能为高校毕业生提供更加精准和实用的就业指导,揭示了其在实际应用中的优势和潜力。

需求在哪里,“零工驿站”就在哪里——京山市建设“零工驿站”助推就业

2023年以来,湖北省京山市人社局紧紧围绕“稳就业保民生”,大力推进“零工驿站”民生实事项目建设,通过建设一批功能完善、管理规范的“零工驿站”,为灵活就业人员提供现场招聘、技能培训、权益保障等综合服务。目前,已发布各类零工信息19212条,提供就业岗位42036个,接待求职、政策咨询人员14330人,成功推荐就业5204人。

基于大数据分析与人工智能的智慧就业推荐系统设计与实现

基于大数据分析与人工智能的智慧就业推荐系统,全过程、多维度采集学生在校期间的学情、学工活动、素质评价等数据,通过大数据分析与机器学习特征提取方法,构建毕业生画像,辅助毕业生剖析自身职业能力的优势与不足。基于毕业生画像,应用关联规则、协同过滤等混合推荐算法,构建人职匹配模型,为毕业生提供个性化职业岗位推荐。同时,应用Django+VUE框架开发智慧就业推荐系统Web服务平台,为毕业生提供职业能力分析、职业岗位推荐、就业信息查询、就业指导等服务,从而有效促进高职毕业生就业,提高毕业生就业质量。

基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统设计

设计了基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统。该系统通过将毕业生就业过程和行为上链进行存储,解决了就业数据的真实性问题,通过设计智能合约实现数据操作的安全授权和高效共享。同时,设计基于用户标签的推荐方法,实现就业岗位的精准推荐。系统测试结果表明,设计的系统具有正确性和实用性。

基于AlDense文本匹配与双层动态权重调整的岗位推荐算法

基于现有就业推荐系统在个性化推荐能力上的不足,创新性地提出一种基于Albert与DenseNet结构的长文本匹配模型AlDense以及一种基于双层动态权重调整的推荐算法;其中,AlDense能够有效计算求职者简历与企业岗位信息文本的匹配度,而双层动态权重算法则为每个用户单独建立搜索权重体系,捕捉用户在多次检索过程中体现出的求职倾向变化,最终实现提升系统人岗个性化匹配质量的目的。实验结果表明,AlDense相比传统长文本匹配模型,能够更精确地计算简历与岗位信息文本的匹配度;在此基础上,结合双层动态权重算法得到的岗位推荐信息更全面地考虑了求职者的能力与需求,有效提升了系统的个性化推荐能力。

基于随机游走的就业推荐系统研究与实现

目前,各高校的就业指导工作尚不完善,许多毕业生在求职初期缺乏目的性和针对性,在应聘并不适合自己的企业上耗费了大量的时间和精力,由此导致就业难度加大。在此情况下,我们设计开发了高校毕业生就业推荐系统。系统从大连理工大学就业实际工作出发,通过比较应届和往届毕业生基本特征,并结合基于随机游走模型的PageRank算法获得的各个企业的"求职指数",将招聘企业排序后推荐给每一名毕业生。通过测试,本系统功能上符合设计初衷,能够向毕业生推荐适合的企业,可以提升毕业生求职的针对性和目的性,并大大减少其在获取招聘信息上的时间投入。

基于互惠性约束的可解释就业推荐方法

当前,基于协同过滤和隐因子模型的大学生就业推荐方法,仅考虑学生对就业单位单向偏好易导致“能力失配”,且一个用户一次就业的历史记录极易致负样本不可信,影响推荐性能,同时忽略了对推荐结果的可解释性需求.针对此,依据多任务学习的思路,设计并构建了基于互惠性约束的可解释就业推荐方法.其中,引入注意力机制与模糊门机制,提取并自适应聚合学生与就业单位双向的偏好与需求,缓解“能力失配”问题;提出面向就业意图和就业特征的推荐解释方法,满足可解释性需求;提出基于相似度的随机负采样方法,克服负样本不置信问题.在某高校5届毕业生就业真实数据集上的实验结果表明:相比于多个经典和同时代的推荐方法,所提方法在AUC指标上提升超6%,并且通过消融实验验证了所提方法中各模块的有效性.

基于Hadoop平台的智能化就业推荐系统研究与设计

为解决大数据环境下就业信息过载但难以找到一份合适自己工作的问题,提出了基于Hadoop平台的智能化就业推荐系统。该系统能够在学生和就业单位之间相互推荐。为提高系统的推荐精度及避免冷启动问题,使用历届学生个人信息及就业信息作为基础数据,结合学生本人的基本情况,使用基于内容的推荐方式来建立推荐模型。最后通过实验验证了系统的可行性。

基于大数据分析的高校毕业生就业推荐模型研究

采用网络爬虫技术从网络上爬取海量招聘和就业数据,结合聚类分析算法、多元线性回归模型及分词提取关键字方法,构建了一个结合高校、学生和企业的开放性就业信息推荐模型。基于地理信息技术开发可视化的就业信息大数据分析平台系统,并以地理信息科学专业就业为例,对系统进行应用。系统将公司及工作介绍的文本数据以标签云、词图云的方式展示,通过分词集合匹配分析及多元线性模型算法,实现为用户推荐工作及为公司推荐用户的功能,从而解决高校毕业生择业难题。

一种基于画像关联及本体相容匹配的就业推荐方法

针对就业结构性失衡问题,首先提出了就业画像的概念,用画像匹配代替就业对象匹配,以降低就业推荐算法的复杂度;然后建立了基于画像的就业关联知识库的理论及方法体系,该体系借由K-means聚类算法构建画像、Apriori关联规则算法获取就业画像关联规则,并通过调用基于权重及兴趣度模型的本体相容匹配算法实现就业推荐;最后设计了小规模的就业推荐实验,初步验证了混合推荐机制及语义匹配技术在解决就业冷启动问题以及智能化方面的作用。

基于学生行为分析的就业信息推荐服务

高校就业信息系统中存在大量的企业招聘信息,这些信息为毕业生提供了大量的就业机会。但是对于没有工作经历的学生来说,面对纷杂的信息,常常在选择上出现迷茫,因此需要在系统中添加个性化的信息推荐服务,向学生推送符合其自身特点的就业信息,以此来提高学生的就业率和就业匹配度。针对面向学生的就业信息推荐问题,提出一种基于学生行为分析的就业信息推荐方法。首先,给出个性化就业信息推荐服务模型;然后,分别从行为信息统计方法、学生兴趣模型建立、稀疏评分矩阵填充和就业信息预测推荐4个方面说明基于学生行为分析的就业信息推荐具体算法流程。在真实数据集上的实验证明,个性化推荐算法具有较高的正确率和召回率,可以有效地提高就业信息推荐服务的质量和效率,符合就业信息系统的智能化需求。

高职院校就业推荐、指导、管理一体化系统的构建

南宁职业技术学院坚持以服务为宗旨、以就业为导向培养高素质的技术应用型人才．关心每位学生的成长、关心每位学生的就业。努力构建、完善以就业推荐为主轴．以职业发展与就业指导、就业跟踪为两翼．以就业评建为支撑的“一轴两翼一支撑”、一位一体的高职就业服务系统．南内到外提升就业服务的效率和质量．全方位推进就业系统工作．在实践中取得显著的效果。

基于协同过滤算法在大学生就业推荐系统中的应用研究

协同过滤算法是在大数据基础上衍生、发展而来的,具有显著的高效性、精准性特征,可以在历史行为记录的帮助下,建立起高度贴合的用户兴趣模型,进而发掘相似性较好的邻集,形成精准优质的推荐方案,提升用户服务体验。该算法多被应用于电子商务平台,随着科技普惠时代的来临,逐渐获得了更大规模的推广和使用。聚焦协同过滤算法的优越性,探讨了将其引入大学生就业推荐的必要性,同时对其实现路径进行展开论述。

协同过滤算法在个性化就业推荐系统中研究

传统的就业网站主要是为就业用户提供就业信息的一个空间而已,形式单一、查询功能很简单,对于就业用户群体没有作相应的区分,针对不同的就业用户没有提供相异的服务,因此无法因人而异地满足各类就业用户的个性化需求。由此,很有必要通过数据挖掘等相关技术提出个性化就业推荐系统,如协同过滤推荐算法是目前运用最广泛也是最成功的一种,主要包括User-based和Item-based推荐算法。然而传统的协同过滤推荐算法存在稀疏性等显著问题,必须通过算法改进从而提高推荐质量。