基于分類算法的互聯網招聘崗位申請率預測分析

李佳容

（山東財經大學，山東 濟南 250014）

1 引言

伴隨著網絡技術的發展與應用，不同于傳統意義的基于互聯網與大數據技術進行的招聘活動，已經漸漸覆蓋了市面傳統招聘方式。據艾瑞資訊統計數據顯示，在中國求職者的求職和企業招聘的主要方式中，互聯網招聘占比高達到85.1%[1]。尤其是后疫情時代，線上招聘相較于線下而言優勢更加突出，成為眾多求職者與企業的首選方式[1]。因此，如何利用招聘崗位數據通過數據挖掘技術建立高效的招聘崗位申請預測模型，從海量的招聘崗位數據中提取有用的信息，并為我們創造價值，已經成為一個關鍵的問題和研究熱點。

2 互聯網崗位招聘中存在的主要問題

2.1 招聘網站求職者與職位信息匹配度低

在招聘網站上，求職者往往查詢相關職業時普遍出現的問題是求職者與職位的匹配度較低。匹配度較低與人才的供需不平衡有關，但同時也與各招聘企業以及招聘網站在人才招聘過程中的工作不到位有關，其沒有對崗位及求職者資料進行準確的定位和篩查。這一問題反映出人才市場方面沒有完全發揮大數據的優勢，進行海量的篩選與精準的匹配。

2.2 信息處理應用難度大

當下處于后疫情時代，大量求職者依托互聯網信息進行應聘和求職。在大數據背景下，作為招聘網站不得不去面對信息處理難度大這一問題。但由于其他外界因素干擾，例如人員的素質問題，使得企業招聘過程中大數據的應用效果不佳，信息處理與應用能力較差，致使招聘最終效果不佳。……