【技术实现步骤摘要】
基于互联网模式下多源数据分析的就业推荐方法及系统
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种基于互联网模式下多源数据分析的就业推荐方法及一种基于互联网模式下多源数据分析的就业推荐系统。
技术介绍
在大数据技术飞速发展的背景下，数据价值越发显得重要，在大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统(HDFS)、分布式数据库(hive、Hbase)、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统技术成熟并大规模应用的同时，各行业均在追求和研究如何有效利用数据，使现有数据资产通过分析挖掘让企业或机构，具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应高增长率和多样化的发展。如今人们正处于信息爆炸的时代。从追求和寻找信息，已经发展到了筛选、处理、分析大量而复杂且以指数级增长的数据的阶段。很多公司如IBM、EMC、Teradata、Google等公司正把大数据和云计算作为公司的长远发展战略和新的业务增长点。大量的数据时代也随之带来了信息价值密度低的问题，用户需要花费大量时间进行有价值信息的筛选，从而降低了办事的效率；而此时
则在探索使用技术的手段实现信息的高效筛选及推荐...
【技术保护点】
1.一种基于互联网模式下多源数据分析的就业推荐方法，其特征在于，包括：获取学生多源数据及企业多源数据；对学生多源数据进行清洗处理及关联处理以生成学生职业能力模型的学生关键数据，对企业多源数据进行清洗处理及关联处理以生成企业人才需求模型的企业关键数据；根据学生关键数据构建学生职业能力模型，根据企业关键数据构建企业人才需求模型；将学生职业能力模型与企业人才需求模型相匹配，为学生推荐就业岗位，为企业推荐求职简历。
【技术特征摘要】
1.一种基于互联网模式下多源数据分析的就业推荐方法，其特征在于，包括：获取学生多源数据及企业多源数据；对学生多源数据进行清洗处理及关联处理以生成学生职业能力模型的学生关键数据，对企业多源数据进行清洗处理及关联处理以生成企业人才需求模型的企业关键数据；根据学生关键数据构建学生职业能力模型，根据企业关键数据构建企业人才需求模型；将学生职业能力模型与企业人才需求模型相匹配，为学生推荐就业岗位，为企业推荐求职简历。2.如权利要求1所述的基于互联网模式下多源数据分析的毕业生就业推荐方法，其特征在于，所述获取学生多源数据的方法包括：获取校园环境中的系统数据，所述系统数据包括学生基本信息、专业信息、课程信息、成绩信息、荣誉信息、特长信息及习惯信息；获取学生简历填写的求职数据，所述求职数据包括意向信息、能力信息及经验信息；获取学生在就业平台的交互数据，所述交互数据包括点击行为信息、收藏行为信息、浏览行为信息、投递行为信息及订阅行为信息；获取学生在就业平台进行的职业测评数据，所述职业测评数据包括性格趋向信息、思维趋向信息及岗位趋向信息。3.如权利要求2所述的基于互联网模式下多源数据分析的毕业生就业推荐方法，其特征在于，所述根据学生关键数据构建学生职业能力模型的方法包括：根据系统数据生成模型基本因子；根据求职数据生成能力指标因子；根据交互数据生成求职意向因子；根据职业测评数据生成推荐参考因子；根据所述模型基本因子、能力指标因子、求职意向因子、推荐参考因子及各因子的预设权重参数，构建学生职业能力模型。4.如权利要求1所述的基于互联网模式下多源数据分析的毕业生就业推荐方法，其特征在于，所述获取企业多源数据的方法包括：通过网络爬虫获取企业数据，所述企业数据包括企业基本信息、企业发布岗位信息、岗位描述信息；获取企业管理人员对简历的搜索数据，所述搜索数据包括关键词信息、搜索频率信息、搜索间隔信息、简历筛选查看信息。5.如权利要求4所述的基于互联网模式下多源数据分析的毕业生就业推荐方法，其特征在于，所述根据企业关键数据构建企业人才需求模型的方法包括：根据企业数据生成岗位要求因子；根据搜索数据生成企业需求因子；根据所述岗位要求因子、企业需求因子及各因子的预设权重参数，构建企业职业能力模型。6.如权利要求1所述的基于互联网模式下多源数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢长江，陈国镇，梁晓东，罗龙，
申请(专利权)人：三盟科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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