数据驱动的行业人才供需匹配信息平台构建

杜晖 曹鹏

摘 要：为了提升高校就业信息服务水平，促进行业人力资源优化配置，构建数据驱动的人才供需匹配信息服务平台意义重大。通过互联网数据抓取，获取国内行业体系与职位体系信息，并参考职业兴趣类型理论，构建人职匹配模型，基于云计算服务实现人才测评、人职匹配推荐和就业统计分析功能。该平台目前主要应用于高校电子商务和物流管理专业人才库构建，实现大学生职业规划指导和就业信息服务，效果良好。基于网络招聘数据采集和人才测评方法的结合，能有效提高人才供需匹配效率，平台未来将向智能化方向发展，实现行业发展及需求预测、热门技能挖掘等深度分析功能。

关键词：人才供需匹配信息服务平台；数据驱动；人才库；就业信息服务

DOI：10.11907/rjdk.172800

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）005-0169-04

Abstract：In order to promote the employment information service level and promote the optimal allocation of human resources in universities and colleges， it is of great significance to construct a data driven and industry oriented matching from platform of talent supply and demand. This paper obtains the domestic industry system and the vocational system information from the Internet. Referring to the theory of career interest type， this paper constructs a human job matching model， and implements the talent evaluation， job matching recommendation and employment statistical analysis function based on cloud computing services. The platform is mainly used in the construction of university talent database of E-commerce and Logistics management， and realizes the career planning guidance and employment data analysis of university students. The platform works very well. Based on the combination of network recruitment data collection and talent evaluation methods， it can effectively improve the matching efficiency of talent supply and demand. The platform will enter into intelligent development， gradually achieve industry development and implement in-depth analysis functions including prediction of industry develpoment and demand， etc.

Key Words：talent supply and demand matching information platform； data-driven； talent pool； employment information service

0 引言

受國内外整体经济形势和国内产业结构转型升级大环境影响，大学生就业形势日益严峻，作为服务地方产业，提供人才输出服务的地方应用型本科高校，必须更新传统就业工作模式，充分利用互联网和大数据思维及相关技术手段，提升就业服务工作的现代化水平[1]。通过搭建开放式的网络协同共享信息平台，实现高校毕业生个人基本信息和职业倾向、职业规划信息资源的不断积累和深度开发，实现人才供需双方的精准匹配和无缝对接，运用数据分析和挖掘技术，能为学生就业管理部门、学生及用人单位三方，提供精准且个性化的信息分析及推荐服务[2]。项目实施将通过基于阿里云的云计算基础设施，搭建面向桌面和移动端双端适配的行业人才供需匹配信息服务平台（先行试点电子商务和物流管理专业本科毕业生），该平台通过对学生专业能力、职业兴趣、职业志愿信息的采集、分析，自动匹配对应的行业与职位，为学生提供职业规划指导和就业信息推荐，同时形成行业人才库并面向企业提供接口服务，为招聘企业提供简历、技能、职业倾向等多维度人才精准定位服务。该项目的实施，在一定程度上促进了商贸流通行业人力资源的优化配置，体现了高校专业服务地方产业的社会价值[3]。

1 系统架构

系统采用基于B/S的架构，可以通过桌面、移动端浏览器或微信公众号多终端访问，以最成熟稳定流行的开源组合LAMP（Linux + Apache + MYSQL + PHP）实现平台运行，通过阿里云服务器实现系统部署。系统界面多采用DIV+CSS布局，利用JQuery和JQuery Mobile组件增强界面的浏览效果和移动终端适配[4]。系统全局数据流程见图1。

2 数据结构与标准

平台信息标准构建将保证平台的地域、行业、职位数据采集、存储、分析，能在一个统一、规范与标准的框架下运行[5]。

2.1 平台信息标准构建

通过采集国内知名招聘网站和国家统计局等政府部门的官网数据，设计数据库并制作了对应的用户界面三级联动菜单，包括行业、职位信息标准以及地区、城市信息标准。其中，针对地区信息标准，采集并建立了全国各地区、省和城市二级数据库，包括35个地区、省和直辖市，以及367个城市（根据统计分析需求，数据未深入到三级街区）；针对行业信息标准，采集了中华人民共和国国家统计局“国民经济行业分类代码表”，现行版本（GB/T 4754-2011），共构建了20个一级行业、96个二级行业、432个三级行业；职位信息标准采集智联招聘网，构建了13个一级职位、59个二级职位、1 033个三级职位。

2.2 职业类型匹配模型构建

通过自编爬虫，实现自动采集招聘网站（智联招聘）的三级职位体系并建立职位数据库，包括职位ID、职位名称、职位薪酬、职位要求、职位招聘列表URL等基本信息。后期通过参考约翰·霍兰德（John Holland，美国约翰·霍普金斯大学心理学教授，美国著名的职业指导专家）的职业兴趣理论和人职匹配关系表，通过聘请专业人才测评专家完成了职业类型匹配模型（对所有职位进行霍兰德编码的一一匹配）[6]。职业类型匹配关系表将作为人职匹配与职业推荐等功能的核心数据源。

2.3 人才档案库构建

目前积累了武汉商学院2013/2014/2015级电子商务、物流管理本科学生档案共1 200余份，后期将向其它专业和其它应用型本科高校扩展。人才档案库包括三大部分信息：第一部分是个人基本信息（性别、籍贯、年龄、专业等）；第二部分是个人职业志愿信息（三级意向行业、三级意向职位、意向地区、城市等）；第三部分为个人测评信息（职业兴趣测评结果即霍兰德编码、数据处理技能测试等级、英语或计算机考试等级、人格特质测评结果等）。人才档案库的建成，将为后续人职匹配、企业人才发现等功能的实现提供数据支撑。平台基本数据模型见图2。

3 功能设计

电子商务和物流管理专业人才库系统，需要完成行业和职位体系以及人才基本信息采集、人才测评、人职匹配、个性化推荐（面向求职者的职位推荐、面向招聘者的人才推荐）、就业统计分析及可视化输出等功能。该功能是一个对三方都有益的信息平台，对于提升学生的自我认知和职业定位，以及企业的校园招聘针对性和校方的就业统计核查，全面了解大学生就业意愿和行业需求情况都大有好处。

3.1 人才用户端功能

3.1.1 职业兴趣测评

目前已经实现了霍兰德职业兴趣测评和职业锚测试，通过题库管理、测评模型设计，为每一位参与测评的学生赋予一个职业类型编码，用于后期的人职匹配和个性化推荐[7]。

3.1.2 测评分析与职业指导

通过每个学生的职业类型编码（霍兰德编码，取最高分的3个职业类型首字母组成序列），通过职业类型匹配模型，匹配该生适合从事的对应职位和招聘信息URL，并定向推荐给学生。具体应用效果如图3所示。

3.1.3 职业意向提交与推荐

学生通过自主提交关于从事行业、求职岗位、就业地区的信息，匹配相关招聘信息列表（查看地区、职位的要求、薪酬），这些招聘信息主要来源于爬取的主要招聘网站相关数据所建立的行业职位数据库（岗位、要求、地区、薪酬等）。

3.1.4 就业信息提交

由人才库各专业学生在实习和就业指导老师指导下，定期更新自己在第八学期和毕业一年以内所从事的行业、企业和岗位、薪酬和其它基础信息，该信息为后期的统计分析可视化提供了原始素材。

3.1.5 毕业论文选题

实现了本科學位论文选题发布、双向匹配、指导关系确立、论文题库管理等基本功能，毕业论文设计是电子商务和物流管理专业本科生的最后一项专业综合训练课程，选题和成绩体现了学生对专业知识的掌握程度及应用能力。

3.1.6 技能测试

目前实现了学生的综合数据处理能力测试功能，包括基本商务情景数据统计分析技能和SQL关系数据库查询能力测评，该测评成绩可以作为学生现代商务数据处理能力水平的验证。

3.2 决策管理端

这个功能主要面向高校学生和就业管理部门，提供就业分布和人才定位相关精准信息服务。这部分的可视化统计图表呈现，采用了成熟的基于PHP的第三方组件JPgraph实现，通过数据处理提供标准化的array数组作为参数提供给JPgraph各类饼图和柱状图实例对象实现图表输出。

3.2.1 职业意向分析

此项功能按学生专业、年级、三级行业体系、三级职位体系、地区、城市等几个维度进行综合查询，并采用直观的图形结合数字形式展示结果，便于学生就业相关部门完成相关核查。

3.2.2 就业地区分布

此功能根据学生的就业信息填报数据，自动分析学生的就业地区、城市分布，便于管理部门定位学生就业区域和引进校园招聘企业范围。

3.2.3 性别比例分布

此功能根据学生的就业信息填报数据，自动分析各岗位学生性别分布，便于掌握各类职位性别比例分布规律，有针对性地进行就业指导。

3.2.4 待遇薪酬分布

此功能根据学生的就业信息填报数据，自动分析各岗位学生薪酬分布，便于把握整体行业大学生起薪水平，更有针对性地进行职业规划与就业指导。

3.2.5 企业人才发现

此功能基于学生的职业兴趣测评、职业志愿提交和专业技能测试结果等基础数据，根据企业方提供的招聘岗位，自动锁定人才库中职业类型、求职志愿和技能水平的最佳匹配学生信息列表，便于企业招聘方更有针对性的引进人才，提高招聘效率[8]（见图4）。

4 逻辑设计与实现

以该平台核心功能之一的人职匹配模块实现为例，介绍其逻辑设计与具体实现（见图5）。该模块实现原理如下：

4.1 身份认证与职业测试

学生用户经过身份认证后（输入学生身份ID即stu_ID）参加职业兴趣测评，系统界面显示霍兰德职业兴趣测评题库，学生作答后提交。

4.2 六大维度计分与编码

根据题库中每道题的所属职业维度（共包括REASIC六大类，分别代表了6种不同的职业兴趣类型，Realist现实型、Investigative研究型、Artistic艺术型、Social社会型、Enterprising企业型、Conventional常规型），计算该用户六大维度的得分；通过对数组保持键值对并按降序处理后，选择前3个得分最高的维度编码作为该生职业类型编码（霍兰德编码，即图5中的h_code）。

4.3 人职匹配与信息推送

在进行学生职业推荐或企业人才发现工作时，调用职业类型匹配模型（招聘网站三级职位体系与霍兰德编码的对应关系映射表），实现相关职位信息（推送给求职者）或人才信息（推送招聘者）的推送。推送采用站内信息、邮件、微信公众号消息等方式进行推送。

5 结语

该信息平台目前主要用于武汉商学院电子商务和物流管理专业本科毕业生的职业规划、就业指导、能力测评、就业跟踪与分析，以及企业校园招聘辅助工作，平台提升了学生就业和企业招聘工作的精确性和针对性，得到了毕业生、学校学生就业管理部门和用人单位三方的好评。未来本平台将基于不断扩展和积累的人才多维度（性格特质、职业倾向、求职意愿、知识水平、技能素质、人际影响力、工作经历等）信息资源，绘制求职者画像；并利用自主开发的爬虫结合开放平台API，不断动态采集更新的行业、企业、职位等相关信息，整合网络人才供需信息，建立人才市场大数据集，进行深度信息分析与挖掘，实现更多智能性的决策支持功能。主要包括以下4个方面：第一，行业发展趋勢和用工需求预测（数据采集、预处理、模型的选择、建模、分析结果解释、评价等[9]）；第二，求职热点挖掘（热门岗位、技能、薪酬等主题识别与分析挖掘），涉及内容分析（文本挖掘、实体识别）等相关技术；第三，雇主评价（发布评价信息），评价方法包括问卷调研（线上、线下结合）、社区评论情感分析、层次分析法与模糊综合评判法等[10]；第四，职业社交（在现有学生职业档案基础上扩展关系挖掘，搭建社交网络，整合利用校友资源）[11]。

参考文献：

[1] 程玲.浅谈大数据时代的网络招聘[J].企业改革与管理，2016（1）：51.

[2] 董晓宏，郭爱英.大数据技术在网络招聘中的应用研究——以K企业为例[J].中国人力资源开发，2014（18）：37-41.

[3] 罗纳德·G·伊兰伯格，罗伯特·S·史密斯.现代劳动经济学理论与公共政策（第十版）[M].北京：中国人民出版社，2011.

[4] 杜晖.基于web的专家评价信息服务平台构建研究[J].重庆大学学报，2014（4）：99-104.

[5] PETER M，LOUIS R.Web信息架构：设计大型网站[M].北京：电子工业出版社，2008.

[6] 葛玉辉.人力资源管理[M].北京：经济管理出版社，2007.

[7] 邱均平，杜晖，党永杰.基于心理测量的人才评价系统研究[J].科技进步与对策，2012，29（10）：99-103.

[8] 杜晖，邱均平.领域专家库系统构建研究[J].情报学报，2014，33（10）：1022-1031.

[9] 张良均，王路，谭立云，等.Python数据分析与挖掘实战[M].北京：科学出版社，2016.

[10] 邱均平，文庭孝.评价学理论·方法·实践[M].北京：科学出版社，2010.

[11] 许红军，程伦，张雷.社交网络招聘有效性影响因素研究[J].中国人力资源开发，2013（3）：28-32.

（责任编辑：何 丽）