摘要：随着信息技术的快速发展, 电子数据成海量特征。基于此, “大数据”概念被提出, 基于数据挖掘的智能应用不断与社会生活相融合。当前, 我国市场经济不断深化, 就业服务在社会生活中发挥着重要作用。为进一步提高就业服务智能化水平, 本文给出了一种基于大数据的就业服务软件设计理念。给出了就业服务大数据平台构建、应用接口设计、服务软件功能实现原理等研究内容, 具有一定的应用参考价值。
关键词：大数据,就业服务,软件设计
一、引言
当前社会已经进入信息时代, 信息时代的主要特征之一是信息数据成海量化[1]发展。人们的生活、生产、工作都可以用数据进行记录, 人们的智慧、活动轨迹被数据所描绘。同样, 社会中的某些问题也能够通过数据更好的解决。基于此, “大数据”理念被提出, 通过数据之间的联系可实现更为深层次的数据挖掘, 实现智能应用与社会生活的深入融合。
随着我国市场经济的不断深化, 就业服务在社会生活中发挥着重要作用[2]。通过就业服务可提高求职人员的就业成功率与从业满意度, 从微观层面上优化社会劳动市场, 为我国经济社会稳步发展提供积极元素。
为进一步提高就业服务智能化水平, 本文给出了一种基于大数据的就业服务软件设计理念。给出了就业服务大数据平台构建策略, 对软件应用接口设计思想进行了描述, 对服务软件功能实现原理进行了介绍。本文的主要贡献是给出了一种应用大数据理念进行就业服务的方法, 具有一定的应用实践价值。
二、软件架构设计
基于大数据的就业服务软件采用B/S架构, 支持基于手机、台式机、智能终端通过操作系统浏览器访问就业服务软件服务器, 并进行就业服务软件应用。基于此, 软件设计主要是服务器端的设计。主要包括三个部分:第一, 数据库设计部分。主要通过数据表的构建, 实现对就业服务应用功能的支持。如用户数据表、就业信息数据表、招聘信息数据表;还包括其他基于大数据的“信息性数据表”, 如学历查询表、征信查询表、偏好查询表、就医查询表、家庭情况查询表、公司信用表、公司待遇表、公司调查表等。第二, 应用接口设计部分。主要明确本软件所能够提供的服务功能, 主要包括用户账号管理、用户信息注册、用户需求提交、多手段信息答复、服务评价及意见反馈等。第三, 基于大数据的智能化信息挖掘。通过发挥“大数据”的信息贯通优势, 为应用接口所述功能提供智力支持。
三、关键技术
(一) 数据库构建
基于大数据的就业服务数据库设计为两个独立单元, 一个是本地化信息数据库, 另一个是云数据信息库。本地化信息数据库包括三个数据表:第一个数据表是用户注册数据表, 包含的属性字段可以是姓名、性别、电子邮件、联系方式、用户级别、用户权限、用户类型等。本设计中用户级别分为一至十级, 用户级别的增长可根据用户在线时间及软件应用业务量来衡量。用户类别分为管理员、招聘人员、应聘人员、信息发布人员、访客等。用户权限分为全部权限、信息浏览权限、信息发布权限、信息检索权限、信息管理权限等。第二个数据表是招聘信息数据表, 包含的属性字段可以是招聘单位名称、招聘岗位名称、岗位信息、任职要求、联系人姓名、联系电话、信息有效期等。第三个数据表是应聘信息数据表, 包含的属性字段可以是应聘人员姓名、投递的岗位、联系方式、个人简历等。云数据信息库是指非本地的数据信息, 软件通过云数据信息库访问接口, 实现对非本地“大数据”云服务进行调用。
(二) 基于大数据的智能化信息挖掘
第一, 面向用户需求的智能化信息检索。根据本软件用户的潜在需求, 预设若干检索项目。如基于关键字的应聘信息检索, 基于模糊查询的招聘信息检索等。其实现原理是:首先, 用户通过人机交互界面在检索信息输入框中选择检索类目, 并输入检索需求信息。其次, 系统通过按钮触发事件获取对话框中的需求信息。然后, 根据用户需求访问本地化数据库中的应聘或招聘数据表, 并通过后台代码把dataset中的信息展现给用户。并提示用户可访问云数据库, 进行深层次数据检索, 并明确检索预估时间。如果用户同意, 则访问云数据库中的招聘或应聘信息, 并返回满足用户需求的信息。这里的检索预估时间计算方法为云中相关数据表的容量大小除以网络传输速率, 再乘以一个平衡系数, 系数值的确定需要根据测试而定。
第二, 智能化信息推荐
对于注册的用户, 若用户是求职客户, 则可向用户推荐职位信息;若用户是招聘客户, 则可以向用户推荐应聘信息;若用户是访客, 可根据用户的浏览记录向用户推荐合适的信息。功能实现原理为:首先进行数据表的关联, 建立数据遍历路径。如根据用户身份证信息建立起所有与此用户关联的数据表;根据企业纳税编号把所有与此企业有联系的数据表关联起来。并把数据表标号, 构建一个数据表访问遍历顺序。其次根据需求, 对数据表进行遍历。其次, 通过应聘人的个人实际情况与招聘岗位需求相对应, 锁定目标数据。然后, 扩大检索数据范围, 对招聘企业或应聘人员的背景信息进行分析, 如诚信度、品德标准、发展潜力、企业前景等非功能性指标进行测算, 对检索数据进行深入筛查。最后, 向用户推荐检索信息。
结语
鉴于当前就业服务工作存在精准服务与增强服务质量的实际需求, 本文把大数据技术引入就业服务领域, 给出了一种就业服务软件的设计方法。对系统整体架构进行了描述, 对数据库设计、数据表关联策略、功能应用接口规划、软件功能实现原理进行了阐述。本文工作丰富了大数据技术应用理念, 具有一定的理论研究意义与应用实际价值。下一步, 将对所述的智能数据挖掘技术做更深入的研究, 提高智能化数据检索水平。
参考文献
[1]陈军.基于大数据的ZQ就业推荐平台设计及运维管理机制研究[D].广州:广东工业大学, 2018.
[2]毛丹鹃.大数据背景下大学生就业指导工作创新研究[J].价值工程, 2018 (30) :168-169.
