基于匹配度模型的高校智慧就业评估软件设计

赵思佳 尹 婷

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421001）

0 引言

由于各个地区在文化、经济方面的发展程度各有不同，意见的适用角度和把控关键点难免存在偏差。从个体特点出发，通过特征匹配，发现其对应的最优解，是理想化的解决方案。因此该文基于匹配度理念，建立了模型，将采集到的数据存储在内存中，构建软件所需要的数据库，并设定调度用法和管理举措。该研究的关键点在于评估软件中相对复杂的结构化及半结构部分，某些部分也需要非结构化的匹配度处理技能及管理方式。具体包括开发可靠的匹配度模型，对存储做出优化和节省，在计算中做出处理，去除冗沉，匹配高效且成本较低的存储方式；对分布式的匹配管理做出软件技术处理工作，异入数据匹配融合方法，对数据进行组织，建设并研究匹配度技术模型；改进软件中的索引功能，复制数据库的移动备份，开发匹配可视化技术。解决匹配度模型下的数据存储和处理，通过有效传递解决就业问题是学校和国家就业指导的建设方向，也是招生办对就业工作给予支持的重要途径，打造科学的就业评估指标可为新时代高校人才就业问题提供有效的解决途径和帮助。

1 高校学生就业评估指标体系匹配度模型

1.1 匹配度模型参数设计

该文将影响高校学生就业的因素分为学校和行业2 个方面，从这2 个方面考虑匹配度，构建匹配度模型的指标参数。学校办学主要看重的是高校学生的就业评价指标体系，在制定教学及招生方向的时候需要重点就业方向。因此要求就业评估体系科学有效，这对新环境下高职院校培养人才具有重要的指导意义。能够反映学校整体人才素质培养情况的是就业率因子，该数值也会体现在工资水平上，这些指标都可以体现出学生的个体就业质量水平的差异。因此在学校内需要匹配教学标准和课堂成绩，学生个人需要对岗位就业力有一定的认知；在行业内需要有岗位需求和岗位标准。具体的高校智慧就业服务匹配度模型参数指标体系如图1 所示。

根据图1 可知，在学校内有2 个问题一直是影响毕业生择业的关键，一是课堂成绩，二是所学专业的掌握程度。学校的教学标准将影响学生的课堂成绩，而学生对所学专业的掌握程度可以在一定程度上反应出学生的实践能力，进而影响其对岗位的就业力。只有岗位标准与教学标准相一致，二者的关联度较强，才能打造出良好的高校学生就业情景。

图1 高校学生就业匹配度参数指标体系框架

1.2 匹配度模型设计

毕业生的就业质量一般用关联度指标来衡量，学校培养能力和毕业生质量主要是通过匹配模型的数据值来判定。从学位程度与专业相关性来看，学位程度越高，与专业的相关度就越深。不同学历毕业生专业相关度见表1。

表1 不同学历毕业生专业相关度/%

该文经过对社会因素的考虑，构建了高校学生智慧就业质量评估软件的指标体系，针对学生对就业的不同需要及要求，制定出就业评估软件的指标和指标权重分布。并对毕业生做了就业情况调查和访谈，对高校就业质量做出年度报告，总结出多年高校毕业生的就业工作实践经验，进而将总结出的这些数据进行测算，根据高校就业人数在全体高校毕业生中的就业百分比（%）与高校毕业生就业收入（元）来评价数据的质量。高校智能就业评价匹配度是指高校智能就业措施的提供者与需求者之间的满意度，其计算公式如公式（1）所示。

式中：θ为求职者就业能力向量与用人单位岗位需求向量之间的偏差。

式中：d 为求职意向方；s 为用人需求方；x 和ijx 分别为求职意向方和用人需求方的样本j（属于样本集J）的第i 项。

根据公式（2），结合公式（1），可推演出公式（3）。

式中：λ 为求职者单边满意度，可等效于就业结果的匹配程度，其值越高表示求职者的就业意愿得到满足的程度越高；N 为第i 项的有效匹配度样本数据；J 为样本集。

2 基于匹配度模型的高校智慧就业软件评估业务流程

2.1 数据库

基于匹配度模型的高校智能就业评估软件服务于3 个不同的用户群体，分别是学生、用人单位以及学校。使用智慧就业软件评估的用户数量在高校中较多，但这些用户所处的地理位置较为分散，并不聚拢，因此软件设计就需要采用基于物联网网络的B/S 模式来运行。该文将数据库分为2个部分，一部分要设计基础匹配数据表，另一部分要设计记录报表。设计基础匹配数据表要根据软件的功能，建立数据表、匹配度和匹配关系；设计记录报表要根据报表设计的生成数据以及匹配模型的存储过程和匹配程度。该软件的功能设计包括在学生总体的组织模块中建立系别、专业、班级以及任教教师的数据，在管理模块中建立学生信息、成绩数据和实习训练表等。就业模块是智慧就业评估软件的核心，负责将企业用工需求、专业方向和条件要求等信息网络化，形成立体的岗位需求数据库，与学生的就业意向、个人特长相匹配。为了能综合体现出用户岗位需求的丰富性以及学生的各方面特质和影响要素，需要建立专用数据库，以事件驱动的形式进行存储与访问，并设置数据库自动维护功能，将实时数据的变动情况与存储信息相关联，动态更新数据库。

在设计数据匹配程度表的过程中，为了提高数据库的访问速度，可以把类似字段常量值提取为代码。基于匹配度模型的高校智慧就业评估软件设计能够对学生和用人单位信息进行准确的特征匹配，发现岗位需求与学生就业意向之间的关联，将企业相关招聘介绍以及不同种类的就业适用信息传递给使用智慧评估软件的高校毕业生。一方面，就业服务平台成为了联通二者的桥梁和纽带，可进行毕业生和用人单位之间的匹配对位，将最合适的人推荐给最合适的岗位，让最需要的人发现最对位的岗位，实现最快速的双方面条件匹配；另一方面，用工需求的动态变化体现了市场对人才需求的方向，该就业服务平台可以为学校的人才培养计划提供参考，令学生在专业设计和研究侧重点方面提前做准备，以适应就业市场的实际需求。

2.2 组织构架

该评估软件采用的是B/S 架构，其用户界面依赖于浏览器的窗口。该软件利用HTML、JavaScript 和CSS 技术制作用户界面，界面的菜单显示功能为垂直的竖向排列方式，与匹配度建模标签融合构建了一个新的局部刷新模块。软件开发采用Eclipse 为工具，MySQL 为数据库，JavaE 为语言开发模块，来搭设高校智能就业服务评估软件的功能。

在软件系统功能方面，学校需要组织和管理的内容包括4 个模块，分别为学校内的各个院系、院系中的各个专业、专业下每一个班级、负责授课并管理班级的教师及辅导员。就业工作特别关注困难毕业生，因此软件设计了优先匹配困难毕业生的功能，重新建立困难毕业生的专属档案。该软件可以根据匹配度模型为学生生成电子简历，便于或用人单位挑选和招聘人才。其各个功能都有条件查询模块，可根据不同需求查询相应的匹配信息。实习是学生就业的重要途径，往往会决定学生的就业去向。具体的软件运行体系如图2 所示。

目前，对供、需匹配度模型的研究大多局限于从需求出发，用求职者的能力去匹配需求，获取两者间的偏差。例如高校智能就业评价分析系统就是通过这一算法获取供、需间的平衡关系的。但是在高校就业供给方面，如就业帮扶的问题精准梳理、定制化就业管理以及对高校就业前景的预测等研究依然停留在定性分析阶段，尚不能提供定量分析的准确计算结果，因此就业帮扶工作的指导精准度有待提高。该文根据可预测的供、需匹配度模型，构建了高校智能就业评价系统的业务流程。匹配度测量模型假设人是理性的，供、求之间存在线性关系（即多重关系），而不是正负关系。为了探究不同专业大学生就业需求强度的差异和供、求程度的差异，该文将大学生按专业分为理工科、经济管理、文化体育3 类，并对高校智慧就业评估软件的要素制定调查问卷，确保数据具有代表性，调查主体要素符合修改范围的需求。另外，为学生匹配工作岗位是软件的主要作用，由于专业类型的不同，对就业领域的选择则不同，所以对就业需求的侧重点、对每个要素的需求强度也不同。

图2 高校智慧就业评估软件的运行体系

根据图3 可知，每个用户都可以向软件申请一个账号，在软件的开始界面中录入信息业务并实时分发岗位需求。该软件通过大量的数据分析，向匹配度高且准确的学生推荐岗位，有效减少了个人招聘的烦琐环节。学生用自己的手机号码作为软件账号，以便将记录的信息录入系统，用于指导和规划就业。经过职业指导的学生，软件会根据其情况分析其能力能否达到企业用人标准。毕业生的个人档案由软件自动记录，形成含有丰富信息的数据集。毕业生信息处理模块从该数据集中读取数据，并完成分析，挖掘出具有代表性的特性化信息，将其作为毕业生的形象标签。用人单位的需求信息同样汇总于该软件中，每一个招聘职位也有标志性的形象标签。毕业生的形象标签与招聘职位的形象标签相匹配，可形成精确的应聘（求职）推荐表，并可根据匹配度的高、低形成可供选择的列表，方便毕业生或用人单位选择。若是希望以后换一份别的工作，软件会基于匹配度模型对毕业生个人能力做出进一步分析，寻找到适合毕业生的企业和职位，消除学生就业的盲目性，为学生做出职业规划，寻找发展路径。

该文使用点量表的方法对调查学生做出各要素的匹配度实际需求的量化统计，将所有无效的问卷剔除，选取高职院校中最具代表性的50 个大学专业课程，根据学习这些课程的学生给出的反馈，收集、调查并做出了150 份调查问卷。在对这些问卷进行统计和结果分析时，运用高职学生智能就业供、需匹配度测量模型，定量分析各专业学生对各就业适用要素的供、需匹配度，中间结果值保留小数点后2 位，关键就业要素的供、需匹配度见表2。

根据表2 可知，学生对就业要素的匹配度大部分在0.86以上，说明供、需匹配良好。鼓励学生就业、参与相关企业交流、提供技术服务的匹配度为0.85～0.87，且供给强度小于需求强度，而学生对这些要素的实际需求并未得到满足，理工科学生的实际需求也低于供给。除上述情况外，其他所有匹配度低的要素，都是因为供给强度大于实际匹配值，因此软件可以适当减少在这些方面的模块设计，将设计重点向需求较大的要素倾斜，多去开发一些比较热门的模块。如果学生的实际需求不能完全满足，软件设计则有必要考虑多种因素，针对不一样的实际问题以提高匹配度，也可适当增加一些技术支持，充分满足学生的就业需求，确保有效地寻找到更为合适的就业机会。

表2 高校学生智慧就业评估匹配度

图3 软件主要工作流程图

3 结语

基于匹配度模型的高校智能就业评估软件对于缓解社会就业压力、激发社会就业活力具有重要意义。大学生就业指导的数据支持是促进大学生就业的重要途径，因此基于匹配度模型的高校智慧就业评估软件的设计尤为重要。该评估软件设计了一个高校就业服务系统，服务于学生、用人单位和高校。该软件基于匹配度模型，将高校毕业生的求职意向、自身条件、专业水平和综合素养具象化，与需求方的岗位性质、工作内容、专业要求及能力要求等信息相关联，并为高校提供第一手的参考数据，指导学生对口就业、兴趣就业，提升工作效率。整合高校智慧就业评估服务软件只是冰山一角，通过充分应用匹配度模型，高校智能就业评估才能取得长足进展。