用戶畫像在精準就業推薦服務的應用研究

云南中醫藥大學信息學院 董如福

云南師范大學教育學部 云南中醫藥大學信息學院 楊福華

云南中醫藥大學信息學院 劉紅杏

高校畢業生就業工作事關社會和諧穩定，面對面對網絡平臺上海量的就職信息，學生如何找到適合自己的崗位，企業如何讓自己的招聘信息脫穎而出是較為困難的問題，就業市場供需矛盾仍然突出。通過構建基于用戶畫像的精準就業模型，繪制畢業生用戶畫像，為畢業生精準推送與自身相符的崗位，實現“人職匹配”，真正實現畢業生就業精化、高質量就業。

2021年，根據教育部發布的數據顯示，我國大學畢業生數將達到909萬人，再創歷史新高，就業形勢復雜嚴峻。為了緩解這種壓力，國家行政部門發布了《國務院關于進一步做好新形勢下就業創業工作的意見》、《教育部辦公廳關于開展全國普通高校畢業生精準就業服務工作的通知》等文件，要求各地各高校要充分利用短信、APP、微信等渠道，建立精準就業服務平臺。根據畢業生不同階段需求和求職意愿，精準推送相應的就業政策、崗位信息、指導服務，實現就業服務個性化、差異化。其次，網絡技術的高速發展也為就業服務的精準化提供了技術保障，畢業生在在校期間產生了海量的數據，包括基礎數據：畢業生成績數據、畢業生基本信息數據等、學校管理數據等。通過對這些數據進行分析、挖掘，構建畢業生用戶畫像。為畢業生精準推送與自身相符的崗位，實現“人職匹配”，為畢業生提供精準化就業服務。

1 用戶畫像概述

用戶畫像是由交互設計之父Alan Cooper提出，是指用戶信息的標簽化，是建立在一系列數據之上的目標用戶模型。用戶畫像根據用戶的社會屬性、生活習慣和消費行為等信息，抽取處一個或一類用戶的標簽，對用戶信息進行結構化處理。通過對用戶信息的分析和挖掘，實現對用戶群體特征的準確描述，從而能精準預測用戶的實際需求。

用戶畫像在電子商務、圖書情報、社交媒體和醫療健康等領域都有廣泛的應用。用戶畫像通過定性和定量的方法，對用戶的各個屬性進行分析、概括，全面精確的獲取用戶的需求，為用戶提供個性化、精準的服務或商品打下基礎。

目前，將用戶畫像運用于就業推薦方面取得了豐碩的成果。劉艷提出通過利用大數據能夠有效促進校園管理和建設的開展，能夠對校園就業情況進行用戶畫像建設。張東迅通過構建雇主畫像的總體框架，進行了雇主畫像維度和標簽體系的設計，并探索且提出了雇主畫像的構建方法和流程。通過已有研究發現，目前基于用戶畫像的就業推薦研究還不夠深入，對畢業生就業情況的用戶畫像建設僅停留在實踐探索層面，研究還不夠深入。其次，我國大學生就業質量偏低的情況還沒有改變，具體體現在就業穩定性低，崗位匹配度低，就業期望與崗位實際差距大。構建基本的信息化管理平臺，建立用戶畫像，通過有效地抓取和合理地利用畢業生、高校的數據，并對其進行數據分析和挖掘，來提高高校就業服務質量和精準就業服務的水平具有重要的意義。

2 基于用戶畫像精準就業推薦服務模型建構

2.1 畢業生數據的采集

數據的采集是建立用戶畫像的基礎，T.Laouge、J.LARDY和N.B.ABDALLAH認為用戶畫像中的用戶特征信息主要包含兩個方面：一是穩定因素，如用戶的人口統計學數據；二是可變因素。另外，代懋等指出大學生就業匹配主要受供給、需求和中介因素的影響。其中，供給因素主要考察大學生人口統計特征和在校實踐等對職位匹配的影響，包括性別、受教育程度、戶籍、專業類別、學習成績、在校是否擔任學生干部、參加社會實踐的情況。其中，需求、中介因素以及供給因素中的受教育程度、專業類別對于同一個學校的畢業生而言是不變因素，在此就不再討論。按照用戶畫像中用戶特征信息，認為畢業生的用戶畫像的穩定因素主要是指畢業生人口統計學數據，包括性別、生源地、學習成績、是否擔任學生干部、參加實習情況等。此類信息數據主要是通過采集學校的相關應用系統產生。而可變因素包括畢業生在校期間借閱圖書的情況、使用學校就業信息系統產生的數據信息等，則從圖書管理系統和學校就業信息系統獲取。經過采集和篩選以后，共得到了150名醫學信息學畢業生的信息，共計8000條數據。采集的數據維度如表1所示。

表1 采集的數據維度

本次研究的數據主要來源于某中醫藥大學醫學信息工程專業的歷屆畢業生，通過對采集到的數據，進行有效組織存儲，整合成數據集。Guimaraes TP將用戶畫像的數據來源總結為用戶的基本素養、學歷層次、社會關系、工作狀態、位置情況、時間信息等。按照云南中醫藥大學醫學信息工程人才培養方案，該專業的畢業生就業方向主要分為電子信息類、網絡技術類、軟件設計開發類、醫學信息系統分析和設計類。所以，本文就以此為依據對畢業生進行分類，將用戶畫像數據進行聚類、分析。

（1）基本信息

基本信息維度主要是對畢業生的畫像進行基本繪制，主要包含性別和生源地兩個信息。由于基本信息不同，對應的就業需求也不同。在進行畢業生用戶畫像標簽構建過程中，要對用戶基本信息數據作標簽化處理，為每個用戶賦予不同形式與內容的標簽。

（2）就業能力

就業能力維度作為畢業生就業畫像的核心內容，主要包括主要課程的成績、實習單位、實習時間和實習成績。云南中醫藥大學醫學信息工程專業畢業生就業方向和對應課程設置如表2所示。

表2 云南中醫藥大學醫學信息工程專業畢業生就業方向和對應課程設置

通過教務管理系統獲取學生的專業課成績，并以此為依據，對學生的成績進行預處理，利用數據挖掘的相關方法，對畢業生相關數據進行分析。

（3）就業傾向

就業傾向維度主要是作為畢業生生畫像的輔助內容，主要包含了生源地、喜好、發展前景等。比如通過生源地可以給畢業生推薦生源地所在就業單位；通過專業相關、個人喜好、發展前景等屬性內容推薦高度匹配就業崗位。

2.2 數據預處理

數據預處理是將數據進行清洗、集成、標準化和轉換，并直接用于數據分析、建立模型的技術實現過程。根據采集到的數據，將各個字段進行量化，得到的數據特征如表3所示。

表3 根據采集數據各個字段量化的數據特征

2.3 畢業生用戶畫像

通過數據分析過程，梳理得出單個學生的特征標簽，實現個體的用戶畫像的構建：

XX，男，云南XX人，電子信息類成績較好，在XX公司實習從事軟件開發工作，實習成績較好，喜歡借閱關于軟件開發類的書籍。

XXX，女，山東XX人，網絡信息系統和設計類課程成績較好，在醫院信息科實習，實習成績較好，喜歡借閱UI設計的書籍。

XXX，男，云南XX，網絡技術類課程成績較好，在某網絡集成代理商實習，實習成績較好，無書籍借閱情況。

本文采用k-means算法進行聚類，通過Elbow Method方法得出當k=4時，聚類效果最佳。由此可得到4類畢業生類別：畢業生群體1為就業能力強，目標明確。該類學生在平時成績好，通過就業興趣維度發現其有明確的就業方向；畢業生群體2為就業能力弱，目標明確。該類學生在平時成績一般，但有明確的就業方向；畢業生群體3為就業能力強，但無明確的就業方向；畢業生群體4為就業能力弱，無明確的就業方向。

3 畢業生就業畫像在醫學信息工程專業就業實踐中的應用

根據畢業生用戶畫像進行崗位匹配，本文采用貝葉斯算法對某中醫藥院校醫學專業畢業生的就業方向進行預測，為畢業生實現更加充分、更高質量的精準就業提供強有力保障。貝葉斯定理是一種把類的先驗知識和從數據中收集新證據相結合的統計原理。

貝葉斯定理的作用是在已知P（A|B）的情況下求得P（B|A）。其中，P（A|B）表示事件B已經發生的前提下事件A發生的概率，P（A）和P（B）為無條件概率。精準就業推薦算法如下：

算法輸入：已知2018屆至2020屆某中醫藥大學醫學信息學專業畢業生的畫像信息和就業方向。

算法輸出：確定2021屆某中醫藥大學醫學信息學專業畢業生就業方向，作為就業推薦方向。

（1）將畢業生的各項屬性進行預處理。例如，將課程成績為80分以上賦值為3，課程成績70-79賦值為2，課程成績60-69賦值為1，60分以下賦值為0；

（2）設畢業生用戶畫像集合為S={a1,a2,a3…am}，a1-am表示用戶畫像的特征屬性，即為表中的各屬性值；

（3）設醫學信息工程專業的就業方向為集合C={y1,y2,y3…yn}；

（4）計算P(y1|S)，P(y2|S)，P(y3|S)…P(yn|S)：1）將2018屆至2020屆某中醫藥大學醫學信息學專業畢業生作為訓練樣本集；2）得到各就業方向下畢業生用戶畫像特征屬性的條件概率；3）若各個特征屬性是條件獨立的，則根據貝葉斯定理有如下推導。因為分母對于所有的就業方向為常量，因此取得分子的最大值即可。

（5）取得為最大值，則C。

4 基于用戶畫像的就業服務平臺架構

基于用戶畫像的就業服務平臺主要包括以下幾個模塊，如圖1所示。

圖1 用戶畫像的就業服務平臺架構

4.1 數據采集模塊

從基本信息、就業能力、就業傾向等維度對畢業生的數據進行采集和分析，平臺收集的信息主要來源于平臺注冊獲取相關信息、全國就業信息網和高校應用系統相關信息，通過開發的就業服務平臺中的模塊實現對相關信息進行采集。之后對就業信息進行清洗和格式整理，并存儲在對應的數據庫中。

4.2 用戶畫像建模模塊

利用已建立的就業服務信息系統，利用獲取到的數據組成的多源數據，進行有效量化，整合成數據集，然后進行深度分析，構建畢業生用戶畫像，為畢業生提供精準化就業服務。

4.3 就業推薦模塊

基于用戶特征，對需要推薦的畢業生和已有的畢業生用戶畫像庫進行相似度匹配，為畢業生精準推送相關崗位，實現“人職匹配”。

4.4 反饋更新模塊

畢業生可以對推薦結果進行反饋。通過就業服務系統實現對畢業生就業滿意度、就業推薦匹配度等多方面的就業質量綜合情況進行收集，根據職業的需求與發展需要，得出相應的結果。并以此為依據對用戶畫像進行更新，為高校的人才培養、就業服務等提供改革依據。

利用大數據技術，構建基本的信息化管理平臺，建立用戶畫像，通過有效地抓取和合理地利用畢業生、高校的數據，并對其進行數據分析和挖掘來提高高校就業服務的效率和精準就業服務的水平具有重要的意義。對畢業生用戶就業用戶畫像進行研究是實現精準化就業的重要途徑之一，可以更好地促進實現高等教育培養高素質人才的最終目的，減少教育資源浪費，為國家發展提供更專業的各方面人才，對學校而言可以對實現對人才培養方案的不斷優化，對于大學生個人而言也更能更好地促進自我價值的最終實現。