高校畢業生就業信息精準推送機制淺析

文/劉亮亮

高校畢業生就業是就業工作的重中之重，教育部要求建立健全精準推送就業服務機制，促進畢業生更加充分、更高質量地就業。就業信息服務是就業服務的重要內容，就業信息精準推送是就業服務精準化的重要體現，對促進高校畢業生科學充分就業具有重要意義[1]。

一、就業信息推送的現狀分析

（一）就業信息的海量化

不管是用人單位主動發布，還是高校就業中心主動對外收集信息，目前畢業生需求信息的總量已達到相當龐大的水平。各高校就業中心每天都會收集和處理大量崗位需求信息。此外，高校組織的線上和線下招聘會也是就業信息獲取的重要渠道，一場大型招聘會也將為成千上萬人提供崗位需求。另外，政府就業主管部門、行業協會、人才網站的就業信息也是高校就業信息供給的重要渠道。如果不考慮就業信息與畢業生需求的匹配度，現有就業信息的供給是海量化的[2]。

（二）推送渠道的多元化

從PC端的就業信息網到手機端的就業微信公眾號，從需要下載安裝的手機APP到一鍵切入、輕量使用的小程序，從短信提醒、群留言到定制提醒和學校系統推送，畢業生就業信息的推送渠道日益多元化。不同單位發布的就業信息、不同來源獲取的就業需求，其發布渠道和信息格式自然會有各種差異，為適應就業信息的多源性和異構性，為盡可能擴大就業信息推送渠道的覆蓋范圍，高校就業信息推送的渠道也日益多元，但這也造成了就業主管部門信息維護壓力大、獲取畢業生信息難度大等問題。

（三）匹配邏輯的簡單化

畢業生能夠利用的就業信息才是有效的信息，沒有被有效利用的就業信息只是靜態的就業數據。目前的畢業生就業信息推送，其匹配邏輯大多數仍停留在畢業生學歷、專業、政治面貌、成績排名等個人條件與用人單位招聘需求中單位性質、單位所在地、招聘崗位、薪酬待遇等的簡單匹配。盡管畢業生可以對就業信息的推送條件做一定的個性化選擇，如調整個人求職意向、編輯個人簡歷內容等獲得新的就業信息推送，但其背后的匹配邏輯并未發生改變。在簡單的需求匹配邏輯下，就業信息的推送必然會造成僵化的用戶感受，使就業信息的精準推送處于看似精準又不太精準的尷尬位置。

（四）信息流動的單向化

目前就業信息的推送，大多數仍停留在就業信息經高校就業服務端的分類匹配給畢業生的單向流動模式，其推送的精準程度在其推送機制設定之初就已被固化。畢業生就業信息的單向流動僅把畢業生看成了一種被動的信息接受者，忽視了畢業生對就業信息的二次篩選和使用評估，忽視了其對推送機制的反饋作用。信息流動單向化的推送實現了“千人千面”，不能在畢業生和用人單位雙向選擇的過程中實現對用戶行為大數據的機器學習。不能根據畢業生和用人單位潛在需求進行探索性的個性化推薦，其推薦的精準度并不能隨著就業信息和求職行為大數據的積累和沉淀而逐步提升。

二、就業信息推送的優化方向

（一）畢業生求職需求用戶畫像的精準化

畢業生的求職需求，除了其在就業信息系統中對推送條件的設置和求職簡歷中關于求職意向的描述外，還將高校現有的職業規劃測評軟件系統和高校在推進畢業生就業工作的過程中開展的畢業生就業意向調查數據引入畢業生求職需求用戶畫像的形成機制，可以豐富畢業生求職需求的數據構成，從而形成更為貼近畢業生就業需求的用戶畫像，為就業信息精準推送提供更為精準的需求驅動。

（二）用人單位招聘需求的能力模型的精準化

傳統的就業信息推送機制，往往只關注用人單位招聘信息中顯性條件，如學歷、專業、成績、經歷等，其推送機制中抽象提取的單位招聘需求是離散的。如畢業生或用人單位中任何一方需求條件較模糊，或雙方需求條件均較為清晰而分類界定和度量標準不一致，就會導致就業信息推送的精準度急劇下降。針對海量招聘信息中的離散用人單位招聘需求，建立統一分類標準和度量標準的能力模型構建與優化，除了顯性需求外，還可為就業信息的精準推送提供隱性需求驅動。

（三）機器學習下的精準匹配邏輯的精準化

精準推送就業信息，不僅要實現針對不同畢業生需求的“千人千面”，而且要滿足同一畢業生不同時期“一人多面”的需求。就業信息的精準推送，不但要有對用戶顯性和隱性需求的匹配邏輯，還需要有基于大數據和用戶行為的機器學習，形成就業信息與用戶行為信息數據的雙向流動，為就業信息的精準推送提供智能需求驅動。

三、就業信息精準推送機制的探索

在整合高校現有就業工作資源的基礎上，探索構建更為精準的就業信息推送機制，對于提高高校就業服務整體水平，提高人才供需匹配的質量和效益具有重要意義，可從以下方面進行探索和實踐。

（一）畢業生個體需求的顯性化

目前就業信息推送多是根據畢業生在就業信息系統中預設的條件進行的，看似就業信息的推送是由畢業生個人需求激發的，但其篩選條件是系統程序設計者在開發初期就預設好的，是一種強加給畢業生的求職需求選項。這種預設的求職需求選項是在畢業生群體畫像背景下的需求，忽視了畢業生個性化差異。看似個性化的就業信息推送變成了程序設計者給定框架下個性化，正是就業信息推送精準化在最底層的障礙所在。在就業信息推送系統中引入畢業生職業測評和就業意向調查數據，繞開預設范圍的需求篩選邏輯，從而取得更豐富的畢業生個性化求職需求數據。目前，各大高校已普遍配置職業測評軟件系統，將職業測評過程中產生的數據納入就業信息推送系統，可將測評軟件的職業傾向數據作為畢業生求職數據另一來源。另外，職業測評數據的引入，可緩解那些在求職過程中無法清晰描述個人求職需求的畢業生的困擾，從而將職業測評結果從職業傾向數據導向就業信息供給，促進求職行動的實現。高校在大學生進入畢業班前，經常會對畢業生開展就業意向調查，其調查結果多為高校開展就業指導和開拓就業市場工作提供參考依據。將就業意向調查數據引入就業信息推送系統，可以為就業信息推送提供更為貼近畢業生求職需求本源的狀態數據。將畢業生職業測評和就業意向調查數據引入就業信息推送系統，把群體畫像轉化為畢業生個體畫像背景下的求職需求，可以將畢業生個體畫像從群體畫像中抽離出來，從而實現畢業生個體需求的顯性化，為就業信息的精準推送提供畢業生個體端的需求驅動。

（二）單位用人需求的模型化

實現就業信息的精準推送，不僅要使畢業生對所推送的信息感興趣，又要實現畢業生個體有承接力的信息推送。就業信息推送的最終目的是促成供需雙方簽約就業的達成，單純迎合畢業生個體期望但實際超出畢業生承接力的信息推送不能算精準。精準地推送就業信息，不僅要將就業信息收集起來分時、分類推送，而且要對就業信息進行再加工。高校在開展就業市場拓展工作時，不僅要對用人單位進行人員聯絡、收集招聘信息，更要對用人單位發布的招聘簡章背后畢業生的能力素質需求進行量化分析。用人單位的招聘計劃每年都會有調整，但其崗位設置的類別和不同崗位對人員能力素質的需求相對穩定。高校可以建立用人單位招聘需求崗位勝任力模型的數據收集機制，可以進行專門的問卷調查或現場訪談，并在用人單位發布就業信息時設置相應的崗位勝任力選項，通過對不同單位、不同崗位勝任力數據的收集和分析，構建相應的崗位勝任力模型，從而實現用人單位招聘需求的模型化，為就業信息的精準推送提供依據。

（三）供需信息匹配的智能化

就業信息的精準推送，是為了實現畢業生個體求職需求與用人單位崗位需求的精準匹配。目前，在就業信息推送機制中匹配邏輯的簡單化和信息流動的單向化限制了供需信息匹配的智能化，從而降低了就業信息推送的精準度。畢業生和用人單位的需求都有顯性和隱性兩個方面，當前的就業信息推送機制重在對顯性需求的提取，而信息雙向流動和機器學習下的匹配邏輯優化，可以不斷提高供需信息匹配的智能化水平，從而實現就業信息推送。畢業生學歷、專業、政治面貌、成績排名等個人條件和用人單位性質、所在地、招聘崗位、薪酬待遇等顯性需求在智能化的匹配邏輯下仍占有一定位置，但其權重會有所下降，而畢業生個體求職畫像、畢業生求職行為大數據、用人單位招聘需求崗位勝任力模型、用人單位招聘行為大數據等將在機器學習的技術支持下發揮更大作用。基于機器學習的精準匹配邏輯，可以根據畢業生求職畫像和用人單位招聘需求崗位勝任力模型的不同維度進行數據匹配，向畢業生進行嘗試信息推送的同時，也會記錄畢業生對招聘信息的響應速度、閱讀時長、閱讀完成度、信息收藏、簡歷投遞等求職行為，記錄用人單位對已投簡歷的響應速度、閱讀時長、閱讀完成度，以及簡歷收藏、面試邀請、簽約錄用等行為，從而對推送邏輯進行迭代優化，形成更為智能的信息匹配邏輯，提高就業信息推送的精準度。

（四）信息推送渠道的輕量化

高校一般是通過不斷擴大信息推送矩陣的方式來保障就業信息推送的覆蓋面，但這一方面增加了高校重復性機械勞動的投入，另一方面也增加了畢業生精準獲取就業信息的難度。信息推送渠道的輕量化也是保障就業信息推送精準度的重要措施。高校在構建就業信息精準推送機制時，應充分調查本校畢業生的用戶習慣，選擇畢業生使用率最高、使用難度最低的渠道作為就業信息推送的主渠道。在搭建相關信息平臺時，盡可能地將聚合、分析、篩選、推送數據的工作設置在高校服務器端，在畢業生端盡可能不部署實體應用，僅設置相應的信息入口。與此同時，信息推送渠道的輕量化并不代表信息服務的低質化，要將更多的運算部署在后端，留給畢業生的只是資源占用少、系統切入快、信息推送準的輕量化、智慧化的就業服務應用。