高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统

这是一篇关于高校志愿者,信息管理,岗位推荐,K-means聚类,微服务架构的论文, 主要内容为近年来,参与志愿工作的高校大学生人数逐年增加,服务领域也在迅速拓宽,大学生志愿者个人信息管理、工作流程管理成为各大高校学生工作的一个重要组成部分。为了应对高校志愿者业务管理复杂程度上升、选岗随意性较大以及岗位需求匹配度不高等问题,必须有效地借助网络信息技术,将人才、时间、信息优势相结合,科学地调配志愿者,合理地对志愿工作流程进行管控,因此,高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统的研发工作亟待实施。本系统业务功能涵盖个人信息管理、志愿团队管理、招募组织机构信息管理、志愿服务岗位的推荐和志愿活动管理。此外,随着信息技术的不断发展与创新,用户对软件系统的可用性要求也在增加,因此本系统采用微服务架构的开发模式,确保系统能通过系统功能适应性以及维护便捷性上的各种考验。本文主要研究工作如下:(1)提出基于聚类的服务岗位推荐算法。通过研究如何针对志愿者个人意愿倾向,提高志愿服务岗位需求匹配度的问题,提出基于时间因子优化的聚类服务岗位推荐模型,应用该模型编码实现高准确率的服务岗位推荐功能,为广大高校志愿者用户提供符合个人实际情况、志愿意向的志愿服务岗位推荐。本文采用K-means算法与KNN算法相结合的方式,先对志愿者用户数据集和服务岗位数据集进行预分类,并设置类标,然后在待推荐的一类岗位数据集中计算岗位之间的相似度,最后通过时间权重过滤,消除因时间推移产生的信息误分,并将结果排序,为用户生成最终的推荐结果TOP-N降序。(2)设计实现高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统。通过对高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统的开发流程进行分析,对业务功能进行设计与开发,进而完成了系统的实现工作。系统采用当前流行的Spring Cloud+Spring Boot成熟开发方案,运用微服务相关组件实现了服务治理中心、API网关、负载均衡与微服务的远程调用。系统代码使用Maven进行托管,利用Docker容器技术实现系统相关部署。首先,对系统相关技术底层原理解读与研究。然后,在系统设计与实现中进行详细的系统需求分析,并依据分析结果,按照“高内聚、低耦合”的原则划分系统功能模块,每个功能模块与相互独立的微服务相对应,对开发技术不加约束地实现各个微服务,并阐述了各模块的分析流程和构建过程,提供了系统主要系功能模块的界面截图,最后对系统进行了简要的总结与展望。经测试,系统各项功能达到预期标准,能够高效、可靠地向用户提供推荐及信息管理功能。

高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统

这是一篇关于高校志愿者,信息管理,岗位推荐,K-means聚类,微服务架构的论文, 主要内容为近年来,参与志愿工作的高校大学生人数逐年增加,服务领域也在迅速拓宽,大学生志愿者个人信息管理、工作流程管理成为各大高校学生工作的一个重要组成部分。为了应对高校志愿者业务管理复杂程度上升、选岗随意性较大以及岗位需求匹配度不高等问题,必须有效地借助网络信息技术,将人才、时间、信息优势相结合,科学地调配志愿者,合理地对志愿工作流程进行管控,因此,高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统的研发工作亟待实施。本系统业务功能涵盖个人信息管理、志愿团队管理、招募组织机构信息管理、志愿服务岗位的推荐和志愿活动管理。此外,随着信息技术的不断发展与创新,用户对软件系统的可用性要求也在增加,因此本系统采用微服务架构的开发模式,确保系统能通过系统功能适应性以及维护便捷性上的各种考验。本文主要研究工作如下:(1)提出基于聚类的服务岗位推荐算法。通过研究如何针对志愿者个人意愿倾向,提高志愿服务岗位需求匹配度的问题,提出基于时间因子优化的聚类服务岗位推荐模型,应用该模型编码实现高准确率的服务岗位推荐功能,为广大高校志愿者用户提供符合个人实际情况、志愿意向的志愿服务岗位推荐。本文采用K-means算法与KNN算法相结合的方式,先对志愿者用户数据集和服务岗位数据集进行预分类,并设置类标,然后在待推荐的一类岗位数据集中计算岗位之间的相似度,最后通过时间权重过滤,消除因时间推移产生的信息误分,并将结果排序,为用户生成最终的推荐结果TOP-N降序。(2)设计实现高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统。通过对高校志愿者信息管理与服务岗位推荐系统的开发流程进行分析,对业务功能进行设计与开发,进而完成了系统的实现工作。系统采用当前流行的Spring Cloud+Spring Boot成熟开发方案,运用微服务相关组件实现了服务治理中心、API网关、负载均衡与微服务的远程调用。系统代码使用Maven进行托管,利用Docker容器技术实现系统相关部署。首先,对系统相关技术底层原理解读与研究。然后,在系统设计与实现中进行详细的系统需求分析,并依据分析结果,按照“高内聚、低耦合”的原则划分系统功能模块,每个功能模块与相互独立的微服务相对应,对开发技术不加约束地实现各个微服务,并阐述了各模块的分析流程和构建过程,提供了系统主要系功能模块的界面截图,最后对系统进行了简要的总结与展望。经测试,系统各项功能达到预期标准,能够高效、可靠地向用户提供推荐及信息管理功能。

高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统的研究与实现

这是一篇关于实习过程,全生命周期,岗位推荐,闭环管理系统的论文, 主要内容为大学生实习作为高校教学的一个必要环节,实习模式、实习制度已被广泛研究并得到了很好的应用,且随着互联网技术的普及,实习管理方式也逐渐由传统人工管理转向网络信息化管理,但是在实习过程的管理上仍然存在一些不足。主要表现为缺乏有效的管理与监督模式,难以及时把控实习动态;学生与实习岗位的匹配缺乏有效机制,无法满足学生“个性化”需求;普遍缺乏合适的实习过程信息化管理平台,难以实现高效办公与历届实习数据的妥善存储。针对以上问题,本文设计并开发了一种高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统,以期为高校学生实习过程提供更加个性化与智能化的管理服务。具体包含以下内容:首先,通过梳理高校学生实习完整流程与管理体系,分析实习过程管理难点;在此基础上,通过研读过程管理相关文献,借鉴成熟管理案例,并吸取高校工作人员的意见和建议,设计了一种高校实习全生命周期管理模式。该模式将一个实习周期划分为四个阶段,计划阶段、实施阶段、反馈阶段、总结评估阶段,这四个阶段环环相扣,将整个实习周期无缝衔接成一个闭环的周期,从而产生层序递进的管理效果。其次,阐述了高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统的整体设计方案。基于全生命周期管理思想,构建了实习信息管理模块、实习事务监管模块、反馈管理模块、综合评估与数据统计模块等主要功能模块。此外,还介绍了岗位推荐模块的设计思路,并结合系统需求分析完成了数据库系统的设计。再次,通过分析并抽取学生信息与职位需求信息可匹配的特征属性,基于统计学的分类思想和文本相似度算法,运用动态权值分配方法计算学生-职位匹配度,并引入岗位实时竞争度作为修正因子实施岗位推荐度的计算,设计了一种实习岗位自动匹配与推荐算法。最后,基于Maven项目管理工具、SSM服务端框架和Bootstrap、HTML5等前端技术,开发了一套包含web端管理平台和移动客户端WebAPP的实习过程全生命周期闭环动态管理软件系统,并实现了实习岗位的自动匹配和智能推荐。测试表明,系统实现了预期功能,岗位推荐准确,运行稳定,具有一定的应用价值和推广价值。

基于机器学习的岗位推荐与薪酬预测系统

这是一篇关于机器学习,岗位推荐,薪资预测,Vue,Python的论文, 主要内容为随着各种技术被人们熟练利用,为了提高生产效率,社会上诞生出了许许多多有创新性的岗位,这些职业如同几十年前那些被现在的人们所熟知的职业一样,虽然有大批劳动力涌向新的劳动市场,但人力资源的利用效率并不高。在新职业不断被发掘的这个年代,如果只是依靠在大量劳动力中吸取小部分养分让行业焕发活力这种方式,将会造成众多劳动力的损耗,不能使社会更加迅速的发展,引发各类劳动力分配不均的效应。其中,大学生就业难的问题便是很典型的例子。随着互联网技术的飞速发展,网络招聘己经取代传统招聘形式成为国内主流的招聘方式。大量的招聘信息被发布到各个招聘网站,数据信息量呈指数级的增加,人力资源推荐面临“信息过载”的挑战。国内外各大招聘平台使用的传统推荐方式是按工作性质分类和关键字搜索,需要耗费用户很多精力和时间去筛选,如何快速准确地了解与自己能力匹配的岗位与薪资情况成了亟待解决的问题。本文针对当前国内大学生就业难的问题,通过人工智能技术以及软件工程,对传统的求职软件体系进行优化,设计了相似岗位推荐和预测岗位薪资系统。该系统的涉众包括了管理员和用户:管理员利用爬虫管理、首页推荐管理和模型管理可以帮助系统进行岗位信息的维护和推荐预测核心功能的维护;用户则可以通过使用系统搜索到心仪的岗位信息及其相似的岗位,还可以进行心仪岗位的薪资预测对标自身能力进行合适岗位选取。本系统采用前后端分离的方式进行软件设计,符合B/S结构,采用了目前构建软件最为快速的Python网页开发技术,涉及Vue、Python、机器学习、My SQL数据库、Linux服务器等。用户端采用UI体验较好的Web应用开发,能够跨平台运行并且界面友好。与目前较为流行的求职应用相比,本系统加入了岗位薪资预测的功能,有利于用户了解自身缺陷,同时通过使用岗位推荐功能,找到自身最适宜的岗位,从而提高社会、经济效益。最后对该系统进行了推荐模型效果测试、兼容性测试、功能及并发性能测试,根据结果对并发性能的提高提出了优化方案。除此之外,在系统开发的过程中解决了两个技术问题:(1)利用Linux服务器的Crontab监控爬虫程序的运行,使得爬虫程序获取到的均为较新的数据,不仅可以为用户及时提供有效的数据,还可以为相似推荐模型和薪资预测模型的实时性更新提供及时的服务。(2)设计了管理员手动传入模型文件的功能,解决了由于系统自动更新模型带来的模型预测不准确而无法及时得到修复的问题,尤其是相似岗位推荐的模型,因为其最依赖实时的数据。通过此功能管理员能及时在工作环境中机器学习出较准确的模型,并且传输至服务器中作用达成修复错误的目的。

学生定岗实训双选管理平台的设计与实现

这是一篇关于实训平台,双向选择,校企合作,岗位推荐,信息管理的论文, 主要内容为从20世纪80年代开始,我国越来越注重应用型人才的培养,在长期的教育实践中,逐渐探索出“应用型本科”的教育模式。在人们的固有观念中,本科院校更加注重理论知识的学习,而高职院校则更偏向于专业技术的学习。我国的“应用型本科”是一种将本科教育与高职教育结合起来的一种教育模式。然而,不论是“应用型高校”还是“应用型人才”,重点都在于“应用”,而“应用”的核心则是实践。对学生来说检验所学知识的一个最简单、最直观的方法就是走上工作岗位去实习、去践行,将自己的知识储备转化为生产力。学校作为培养学生的基地,在学生的实习活动中扮演着重要的角色,是企业和学生之间不可或缺的桥梁,对于推动“产教融合、校企合作”负有重要的责任。近年来,随着高校毕业人数的急剧增加,目前已有的基于关键词的实习岗位检索机制已经无法满足正在找实习岗位的大学生的需求,而招聘企业缺乏对学生在校表现的了解手段,不能保证实习生简历内容的真实性。因此,亟需一个由学生、学校和企业三方共同参与,支持学生、企业双向选择的定岗实训平台。一方面,让大学生可以选择合适的企业实训岗位,提前适应企业工作环境,为毕业后寻找合适的就业岗位奠定基础;另一方面,让企业可以招聘专业对口的优质实习学生,提前选拔、考察、培养潜在员工,使学生在实践的同时了解企业文化,熟悉企业管理流程,节省企业新员工培训成本。此外,可以从根本上改变高校的“放羊”式实训的现状,建设更多更好的学生实习实训基地,提高应用型人才培养质量。本文的主要工作内容如下。1.本文对目前学生寻找实习岗位、企业招聘实习学生的双向选择的现状进行了分析,结合当前校企合作、产教融合的时代背景,确定了本系统的研发目标。2.本文结合不同类型用户角色的特点对学生定岗实训双选管理平台的需求进行了详细的分析。通过用例分析,形成最基础的需求规划;通过与求职学生、企业人事等潜在用户进行需求访谈以及召开需求研讨会等方式来确定系统需求。在系统设计阶段,根据最终确认的需求来设计系统的整体框架与各个功能。3.系统的设计与开发完全遵循软件工程的理论,系统的开发是在Spring+MVC+Mybatis的整合框架下进行的。为了体现本文提出的学生定岗实训双选管理平台的优越性,我们在系统中加入了个性化推荐算法,这样既可以帮助学生方便快捷的找到适合自己的实习岗位、寻找潜在的就业岗位,又能给企业推荐专业对口的优质实习学生、储备潜在的员工资源。

基于文本挖掘的智能岗位推荐系统研究

这是一篇关于实体关系抽取,文本挖掘,神经网络,岗位推荐的论文, 主要内容为随着社会分工的逐步深入和科技的不断发展,社会职位结构和工作岗位也会越来越精细化。针对该种状况,一方面,公司要求在最有限的成本下迅速寻找专业化的工作人员,另一方面,求职者们又期待能够迅速寻找并匹配到理想的工作岗位。因此人力资源供需双方都需要通过网络招聘平台提供更专业、细致的服务。但由于当前主要的网络招聘平台都是对多行业或者全行业覆盖,往往很难满足这类需求。为了解决此问题,本文通过实体关系抽取技术提取简历和招聘网站中文本信息的要点并加以归纳,以提高此二者的标准化程度;然后基于Word2Vec词向量化的结果进行分析,多次筛选推荐岗位,使其能以较高精度完成岗位推荐任务。本文首先利用Python软件从超级简历、BOSS直聘等网站上爬取相应的简历与招聘数据,针对二者的不同格式进行相应的预处理工作;其次,通过语义角色标注和依存句法分析技术,结合简历与招聘数据的特点提取出相应的特征短文本,并依据匹配评价维度将两类信息分块汇总;然后依托Word2Vec模型计算出不同模块的特征文本向量,融合WMD和余弦相似度两种算法度量文本相似度的优点,计算了简历对不同岗位的匹配度,并遵循Top-10规则筛选出10个岗位作为潜在推荐岗位;最后,考虑到在按相似度匹配过程中可能会造成由于词意错位而产生的虚假匹配情况,本文建立了Text CNN-Bi LSTM网络对潜在推荐岗位进行进一步的筛选,剔除掉错误匹配的岗位,最终推荐匹配度最高的5个岗位。本文的研究结论如下:第一,通过实体关系抽取技术首先将不规则的简历与招聘文本标准化,解决了传统的推荐系统基于可量化的特征或低维度的分类型变量,要求数据格式高度标准化的缺陷,丰富了非结构化信息处理方法。第二,通过词嵌入的方法将文本向量化,提取出简历与岗位中的各项属性特征,同时综合考虑词移距离与余弦相似度两种文本相似度度量方法的优点,融合如公司体量、薪酬水平等相关的求职偏好,提高了推荐精度。第三,通过融入Text CNN与Bi-LSTM网络的结构,采用下采样的方法平衡样本量,在识别特征文本逻辑关系的基础上剔除匹配度虚高的岗位,解决了仅用相似度进行推荐出现的词义错位而相似度虚高的问题。

学生定岗实训双选管理平台的设计与实现

这是一篇关于实训平台,双向选择,校企合作,岗位推荐,信息管理的论文, 主要内容为从20世纪80年代开始,我国越来越注重应用型人才的培养,在长期的教育实践中,逐渐探索出“应用型本科”的教育模式。在人们的固有观念中,本科院校更加注重理论知识的学习,而高职院校则更偏向于专业技术的学习。我国的“应用型本科”是一种将本科教育与高职教育结合起来的一种教育模式。然而,不论是“应用型高校”还是“应用型人才”,重点都在于“应用”,而“应用”的核心则是实践。对学生来说检验所学知识的一个最简单、最直观的方法就是走上工作岗位去实习、去践行,将自己的知识储备转化为生产力。学校作为培养学生的基地,在学生的实习活动中扮演着重要的角色,是企业和学生之间不可或缺的桥梁,对于推动“产教融合、校企合作”负有重要的责任。近年来,随着高校毕业人数的急剧增加,目前已有的基于关键词的实习岗位检索机制已经无法满足正在找实习岗位的大学生的需求,而招聘企业缺乏对学生在校表现的了解手段,不能保证实习生简历内容的真实性。因此,亟需一个由学生、学校和企业三方共同参与,支持学生、企业双向选择的定岗实训平台。一方面,让大学生可以选择合适的企业实训岗位,提前适应企业工作环境,为毕业后寻找合适的就业岗位奠定基础;另一方面,让企业可以招聘专业对口的优质实习学生,提前选拔、考察、培养潜在员工,使学生在实践的同时了解企业文化,熟悉企业管理流程,节省企业新员工培训成本。此外,可以从根本上改变高校的“放羊”式实训的现状,建设更多更好的学生实习实训基地,提高应用型人才培养质量。本文的主要工作内容如下。1.本文对目前学生寻找实习岗位、企业招聘实习学生的双向选择的现状进行了分析,结合当前校企合作、产教融合的时代背景,确定了本系统的研发目标。2.本文结合不同类型用户角色的特点对学生定岗实训双选管理平台的需求进行了详细的分析。通过用例分析,形成最基础的需求规划;通过与求职学生、企业人事等潜在用户进行需求访谈以及召开需求研讨会等方式来确定系统需求。在系统设计阶段,根据最终确认的需求来设计系统的整体框架与各个功能。3.系统的设计与开发完全遵循软件工程的理论,系统的开发是在Spring+MVC+Mybatis的整合框架下进行的。为了体现本文提出的学生定岗实训双选管理平台的优越性,我们在系统中加入了个性化推荐算法,这样既可以帮助学生方便快捷的找到适合自己的实习岗位、寻找潜在的就业岗位,又能给企业推荐专业对口的优质实习学生、储备潜在的员工资源。

学生定岗实训双选管理平台的设计与实现

这是一篇关于实训平台,双向选择,校企合作,岗位推荐,信息管理的论文, 主要内容为从20世纪80年代开始,我国越来越注重应用型人才的培养,在长期的教育实践中,逐渐探索出“应用型本科”的教育模式。在人们的固有观念中,本科院校更加注重理论知识的学习,而高职院校则更偏向于专业技术的学习。我国的“应用型本科”是一种将本科教育与高职教育结合起来的一种教育模式。然而,不论是“应用型高校”还是“应用型人才”,重点都在于“应用”,而“应用”的核心则是实践。对学生来说检验所学知识的一个最简单、最直观的方法就是走上工作岗位去实习、去践行,将自己的知识储备转化为生产力。学校作为培养学生的基地,在学生的实习活动中扮演着重要的角色,是企业和学生之间不可或缺的桥梁,对于推动“产教融合、校企合作”负有重要的责任。近年来,随着高校毕业人数的急剧增加,目前已有的基于关键词的实习岗位检索机制已经无法满足正在找实习岗位的大学生的需求,而招聘企业缺乏对学生在校表现的了解手段,不能保证实习生简历内容的真实性。因此,亟需一个由学生、学校和企业三方共同参与,支持学生、企业双向选择的定岗实训平台。一方面,让大学生可以选择合适的企业实训岗位,提前适应企业工作环境,为毕业后寻找合适的就业岗位奠定基础;另一方面,让企业可以招聘专业对口的优质实习学生,提前选拔、考察、培养潜在员工,使学生在实践的同时了解企业文化,熟悉企业管理流程,节省企业新员工培训成本。此外,可以从根本上改变高校的“放羊”式实训的现状,建设更多更好的学生实习实训基地,提高应用型人才培养质量。本文的主要工作内容如下。1.本文对目前学生寻找实习岗位、企业招聘实习学生的双向选择的现状进行了分析,结合当前校企合作、产教融合的时代背景,确定了本系统的研发目标。2.本文结合不同类型用户角色的特点对学生定岗实训双选管理平台的需求进行了详细的分析。通过用例分析,形成最基础的需求规划;通过与求职学生、企业人事等潜在用户进行需求访谈以及召开需求研讨会等方式来确定系统需求。在系统设计阶段,根据最终确认的需求来设计系统的整体框架与各个功能。3.系统的设计与开发完全遵循软件工程的理论,系统的开发是在Spring+MVC+Mybatis的整合框架下进行的。为了体现本文提出的学生定岗实训双选管理平台的优越性,我们在系统中加入了个性化推荐算法,这样既可以帮助学生方便快捷的找到适合自己的实习岗位、寻找潜在的就业岗位,又能给企业推荐专业对口的优质实习学生、储备潜在的员工资源。

高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统的研究与实现

这是一篇关于实习过程,全生命周期,岗位推荐,闭环管理系统的论文, 主要内容为大学生实习作为高校教学的一个必要环节,实习模式、实习制度已被广泛研究并得到了很好的应用,且随着互联网技术的普及,实习管理方式也逐渐由传统人工管理转向网络信息化管理,但是在实习过程的管理上仍然存在一些不足。主要表现为缺乏有效的管理与监督模式,难以及时把控实习动态;学生与实习岗位的匹配缺乏有效机制,无法满足学生“个性化”需求;普遍缺乏合适的实习过程信息化管理平台,难以实现高效办公与历届实习数据的妥善存储。针对以上问题,本文设计并开发了一种高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统,以期为高校学生实习过程提供更加个性化与智能化的管理服务。具体包含以下内容:首先,通过梳理高校学生实习完整流程与管理体系,分析实习过程管理难点;在此基础上,通过研读过程管理相关文献,借鉴成熟管理案例,并吸取高校工作人员的意见和建议,设计了一种高校实习全生命周期管理模式。该模式将一个实习周期划分为四个阶段,计划阶段、实施阶段、反馈阶段、总结评估阶段,这四个阶段环环相扣,将整个实习周期无缝衔接成一个闭环的周期,从而产生层序递进的管理效果。其次,阐述了高校实习全生命周期管理与岗位推荐系统的整体设计方案。基于全生命周期管理思想,构建了实习信息管理模块、实习事务监管模块、反馈管理模块、综合评估与数据统计模块等主要功能模块。此外,还介绍了岗位推荐模块的设计思路,并结合系统需求分析完成了数据库系统的设计。再次,通过分析并抽取学生信息与职位需求信息可匹配的特征属性,基于统计学的分类思想和文本相似度算法,运用动态权值分配方法计算学生-职位匹配度,并引入岗位实时竞争度作为修正因子实施岗位推荐度的计算,设计了一种实习岗位自动匹配与推荐算法。最后,基于Maven项目管理工具、SSM服务端框架和Bootstrap、HTML5等前端技术,开发了一套包含web端管理平台和移动客户端WebAPP的实习过程全生命周期闭环动态管理软件系统,并实现了实习岗位的自动匹配和智能推荐。测试表明,系统实现了预期功能,岗位推荐准确,运行稳定,具有一定的应用价值和推广价值。