基于大数据的就业服务系统.docx

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基于大数据的就业服务系统

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忻桓辰张书娟李建敦王祥祥李刚吴与同朱星颖

【摘要】近年来，由于大学毕业生数量的增加以及劳动力市场的结构性失衡，随之而来就是就业难的问题，即当前设置岗位的数量满足不了如此规模的毕业生的就业需求。其原因是相当多的毕业生未能对口工作，导致一些岗位无人问津，而另一些岗位供不应求。因此，在毕业季，往往对就业工作造成巨大压力。鉴于此，本文通过分析当今社会的职位需求，优化就业体系，建立一个合理、科学的就业服务系统，对于高校的教育工作发展有着积极的意义。

【关键词】就业服务系统高校就业系统大数据分析

一、引吾

我国在实行教育改革之后，高校大规模扩招，使得大学生的数量从2001年的114万陡然提升至2018年的820万，再创近10年毕业生人数新高值。虽然近十几年扩招为国家培养出了更多的大学生的，但由于诸多原因，也导致了毕业生出现有业不就，或慢就业的现象不断加剧。高校专业重复设置，专业设置没有充分调研社会需求，加剧了结构性的就业难问题，表现为部分专业供过于求，部分专业供不应求，部分专业毕业生对未来比较迷茫、职业规划不清晰等。

根据数据调查，被调查人群中有超过21%的大学生找工作相对困难，平均求职过程超过5个月;只有大约35%的大学生求职非常顺利，平均求职时间为2个月。并且求职难人群的平均心理薪资要比求职顺利者的平均薪资要低1000元左右。

而在求职期间投递简历的数量方面，超过55%的学生投递简历数量在10-30份之间，更有23%的学生投递了30-50份简历才找到工作。这两个数字与求职时长成相应趋势，反映了就业难人群的构成比例。

相比学校而言，专业给就业大学生群体造成的压力更为巨大，在我国高校目前数百个专业中，调查显示最难就业的专业前五分别为：历史学、经济学、土木工程、美术学以及工商管理;而绿牌专业前五位则为：计算机类、交通运输类、电气与自动化类、中国语言文学以及食品科学与工程类。

现在大学生的就业问题已经成为社会的热点问题，大学生作为国家的优质人力资源，对大学生的就业问题妥善解决不仅有助社会的安定，更有助于我国经济的持续发展。

二、系统方案

2.1问题分析

分析上述应届生就业问题后，得出问题的根本是学生没有做充分的职业规划以及学生对规划职业的认知度不够，导致毕业后不知道自己能干什么而海投简历，或者职位需要的技能自己不能满足，面试被拒。所以我们想到做一个系统帮助学生去归纳总结专业对应的职业，以及职业的能力需求，以供学生参考借鉴。

2.2系统方案

本系统通过网络爬虫技术从互联网招聘网站中获取社会求职信息，信息包括薪资，证书要求，学历要求，职位技能要求等。通过对清理过后信息的统计分析、以及对技能关键字的分析，得出一个就业概况，以可视化的形式展示给学生。当然如果只是自顾自的分析互联网数据并没有意义，系统也考虑到学生自身的情况，通过系统的导入本地数据、问卷调查功能，可以让学生把自身和岗位做直接的对比。

三、相关技术

3.1HttpClient

HttpChent是ApacheJakartaCommon下的子项目，用来提供高效的、必威体育精装版的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包，并且它支持HTTP协议必威体育精装版的版本和建议。它提供了四个核心功能：

1）实现了所有HTTP的方法

2）支持自动转向

3）支持HTTPS协议

4）支持代理服务器等

HttpClient可以通过虚拟登陆、发送模拟请求实现网络爬虫功能，其优点有：

1）Api全面：HttpClient对Http的请求方法（GET，POST，PUT，DELETE）做了完整的封装，对模拟登陆时用到的Session自动管理，降低了开发成本。

2）兼容性：HttpChent是基于JAVA语言开发，可以很好的融入JAVA的开发生态环境，如可以用jsoup对获取的超文本进行解析、配合keep-alive使用減少TCP握手开销。

3）线程安全性：HttpChent是线程安全的，程序中不用担心多并发引起的异常。

4）灵活性：HttpClient支持自定义请求头、指定请求IP功能。对爬虫开发提供了很大的便利。

3.2Echarts

Echarts是由百度开源团队开发的前端数据展示框架，他提供大量的图表样式以及生态支持（如官方论坛、Google地图等），使用JsON格式承接和解析数据。他有如下优点：

1）兼容性：Echarts是使用Js开发的前端开源框架，可以整合到React、Vue等主流前端框架。

2）易用性：Echarts使用JsON格式来装载数据，在JAVA开发环境中可以使用fastjson、GSON等开源工具进行对象序列化。

3）全面：Echarts提供了相当多的图表格式，使用户可以从不同角度展示数据。

3.3Spring

Spring是J2E