基于機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生就業(yè)技能分析

趙力衡 李麗華

摘要：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法也逐漸深入到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中，成為行業(yè)分析的最重要手段之一。在學(xué)生就業(yè)前，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析學(xué)生已掌握的就業(yè)技能，能幫助學(xué)生明確自己的就業(yè)方向和職位，能顯著提高學(xué)生的就業(yè)機(jī)會(huì)。鑒于此，提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)中FP關(guān)聯(lián)規(guī)則模型來分析學(xué)生掌握的技能與不同職位的匹配度，就可以分析出學(xué)生適合的職位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能較準(zhǔn)確地分析出不同學(xué)生所適合的職位，可作為學(xué)生就業(yè)分析的有效依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí);就業(yè);tf-idf;畫像

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009- 3044（2019）34-0190-02

當(dāng)前很多學(xué)生在就業(yè)時(shí)都存在著迷茫，不知道什么工作適合自己，不知道自己能勝任什么樣的工作;在招聘網(wǎng)站上尋找工作時(shí)，看到眾多眼花繚亂的技能要求，卻很多都不甚了解，不知道自己能勝任哪些工作職位。這些都源自學(xué)生對(duì)自身所學(xué)技能和工作所需技能不了解所造成的。

本文從分析學(xué)生自身所掌握的技能與不同工作崗位所要求的技能出發(fā)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式尋找同一行業(yè)方向的相似工作崗位所需的技能，使學(xué)生了解到當(dāng)前行業(yè)所需的技能到底是怎樣的，有什么樣的趨勢(shì)，然后通過分析學(xué)生個(gè)人自身掌握的技能向?qū)W生推薦其工作領(lǐng)域。從而幫助學(xué)生提升自己能力，并提高找到適合工作的機(jī)會(huì)，為學(xué)生未來的發(fā)展提供一個(gè)參考。

1 模型分析

1.1 職位通用技能組

實(shí)際工作中總會(huì)遇到各種不同的項(xiàng)目和問題，這就要求應(yīng)聘者必須具備處理復(fù)雜問題的多種技能。因此，通常一個(gè)職位對(duì)技能的要求并不是單一的，而是一系列的相關(guān)技能的組合，以大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師為例，該職位通常會(huì)要求應(yīng)聘者具備Spark，Hadoop，Kafka等一系列分布式數(shù)據(jù)處理的相關(guān)技能，如下表所示：

由表1可知，不同招聘信息中同一職位中要求的職業(yè)技能通常是一組相關(guān)的技能，這些技能有的在多個(gè)招聘信息中多次出現(xiàn)，如表中的Spark和Hadoop等，另一些技能則僅在某個(gè)或少數(shù)招聘信息中出現(xiàn)，如Perl、MySql。后者所需的職位不多，應(yīng)聘者即便掌握也不易在應(yīng)聘中遇到;而前者則具有普遍性，掌握后能符合多數(shù)招聘信息需求，這部分技能才是文中進(jìn)行職位匹配所關(guān)注的。因此，通過FP關(guān)聯(lián)模型將同一職位中常用的相關(guān)技能提取出來形成該職位的通用技能組，如下圖所示：

1.2 個(gè)人就業(yè)技能畫像

要實(shí)現(xiàn)對(duì)精確到個(gè)人的職位推薦，還需要了解每個(gè)應(yīng)聘者所掌握的就業(yè)技能。對(duì)于學(xué)生，這些技能通常來自于課程學(xué)習(xí)，或者從課外項(xiàng)目或假期實(shí)踐中學(xué)到。因此，個(gè)人就業(yè)技能畫像數(shù)據(jù)就來自以下兩個(gè)方面：

1）與學(xué)校教務(wù)處的課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫連接，按專業(yè)獲取每個(gè)學(xué)生所學(xué)課程，從中提取出相關(guān)課程所教授的技能;

2）當(dāng)學(xué)生登錄系統(tǒng)時(shí)，在個(gè)人賬號(hào)中補(bǔ)充自己在課程之外所掌握的技能。

系統(tǒng)中，學(xué)生在課外掌握的技能即使以課程內(nèi)技能補(bǔ)充的形式記錄，也可能因?yàn)檩斎胝邔?duì)技能的理解不一致等原因?qū)е峦患寄鼙灰圆煌拿Q等形式重復(fù)輸入。因此，兩處數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)可能存在重復(fù)或同一技能不同名稱等問題，所以還需對(duì)數(shù)據(jù)整合并通過TF-IDF詞頻分析和ALS模型進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，清洗后就得到了個(gè)人就業(yè)技能的畫像，如下圖所示：

1.3 職位推薦

職位推薦不但需要向該學(xué)生推薦匹配度最高的職位，還需要為該學(xué)生分析出對(duì)指定職位仍欠缺的技能。

當(dāng)向?qū)W生推薦匹配度最高的職位時(shí)，使用學(xué)生所掌握的技能和每個(gè)職位的通用就業(yè)技能組進(jìn)行匹配。由于是與職位的通用技能匹配，因此不再考慮技能的支持度與置信度。比較學(xué)生掌握的技能與FP模型中每個(gè)職業(yè)的通用技能組中的技能，以技能匹配個(gè)數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，匹配個(gè)數(shù)最多的一個(gè)或多個(gè)職位就是與該學(xué)生最吻合的職位，如圖3所示：

上圖中左側(cè)是推薦的職位，右側(cè)是學(xué)生所掌握的該職位中的通用就業(yè)技能。從圖2中可以看出，與圖2中學(xué)生所掌握的技能最匹配的是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)負(fù)責(zé)人、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工程師三個(gè)職位，每個(gè)職位的通用技能組中都有五個(gè)技能是該學(xué)生所掌握的。這也是該學(xué)生掌握的技能中與職位通用技能匹配最多的個(gè)數(shù)，因此認(rèn)為這三個(gè)職位最合適該學(xué)生。

當(dāng)學(xué)生表露出對(duì)某一職位感興趣時(shí)，還需要分析該職位的通用就業(yè)技能組中的哪些技能是該學(xué)生沒有掌握的，以此提高學(xué)生對(duì)自己需要掌握的技能樹的認(rèn)識(shí)。將學(xué)生感興趣的職位的通用技能從FP模型中提取出后，再與學(xué)生所掌握的技能進(jìn)行對(duì)比，就可以知道該學(xué)生為應(yīng)聘該職位所需要的努力方向了。重新選擇另一個(gè)只學(xué)習(xí)了較少大數(shù)據(jù)知識(shí)的學(xué)生應(yīng)聘算法工程師、Web開發(fā)工程師和大數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行技能分析，分析結(jié)果如下圖所示：

從圖4中可以看到系統(tǒng)分析出了該學(xué)生應(yīng)聘這三個(gè)職位還需要掌握的技能。

通過系統(tǒng)分析，就能很清楚地看到學(xué)生所適合的職位，以及應(yīng)聘某個(gè)職位時(shí)還需要掌握的技能。這就為學(xué)生進(jìn)入職場(chǎng)時(shí)對(duì)自身的認(rèn)識(shí)和就業(yè)方向提供了一個(gè)可靠的參考。

2 結(jié)束語

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能較準(zhǔn)確地通過學(xué)生自身掌握的技能和招聘信息中不同職位的通用技能組的匹配來分析出每個(gè)學(xué)生所適合的職位，以及應(yīng)聘某個(gè)職位時(shí)應(yīng)聘者所具有的優(yōu)勢(shì)和欠缺的技能，從而為不同的學(xué)生提供一個(gè)精確到個(gè)人的就業(yè)參考。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】

收稿日期：2019-08-16

基金項(xiàng)目：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生就業(yè)技能研究（2018JCKY0019）

作者簡(jiǎn)介：趙力衡（1976-），男，四川成都人，高級(jí)工程師，碩士，主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng);李麗華（1985-），女，重慶人，副教授，碩士，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。