數據挖掘技術在大學生就業評估系統中的應用

陳 恒

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

大學生就業問題一直是社會關注的焦點，而隨著互聯網和大數據技術的快速發展，數據挖掘技術為解決大學生就業問題提供了新的可能性[1]。數據挖掘技術可以從大規模的就業數據中發現隱藏的模式和規律，為大學生提供個性化的就業評估和支持[2]。然而，目前許多傳統的就業評估系統缺乏對大規模數據的處理能力和準確性。因此，該文旨在探究如何利用數據挖掘技術構建一個高效、準確的大學生就業評估系統。該文詳細介紹了大學生就業評估系統的總體框架設計，其中包括數據收集處理、特征提取、模型訓練與評估以及就業評估展示查詢等模塊。試驗結果驗證了大學生就業評估系統在穩定性和性能方面的優勢。系統能夠高效處理大量數據，并能準確地為大學生提供個性化的就業評估報告和推薦服務。這將為大學生提供更全面、準確的就業信息，幫助大學生做出更明智的就業決策。

1 基于數據挖掘技術的大學生就業評估系統總框架設計

基于數據挖掘技術的大學生就業評估系統的總框架設計，各個模塊分別負責不同的功能，從數據收集處理，到信息分析挖掘，再到評估、展示和查詢，可全面幫助大學生了解就業市場情況和評估，具體的系統總框架設計如圖1所示。

圖1 大學生就業評估系統總框架設計

大學生就業信息收集處理模塊負責收集大學生就業相關信息，并進行處理和存儲。收集大學生個人信息，包括姓名、性別、年齡和專業等；收集大學生就業意向信息，包括期望工作地點、職位偏好等；收集大學生的簡歷和求職信等就業材料[3]。對收集到的信息進行預處理，如數據清洗、去重等。

大學生就業信息分析挖掘模塊通過數據挖掘技術對收集到的大學生就業信息進行分析和挖掘，提取有用的特征和模式；進行數據統計和可視化分析，對不同專業的就業情況進行統計、對就業行業的分布進行可視化等；進行特征提取和選擇，找出對就業影響較大的特征，如學歷、實習經歷以及外語能力等；進行聚類分析和分類建模，將大學生劃分為不同的群組或預測其就業類別。關聯規則挖掘發現不同特征間的關聯關系，如學歷與薪資水平的關聯等。

大學生就業評估展示查詢模塊用于展示和查詢大學生就業評估結果，為大學生提供參考和決策支持。提供個性化的就業評估報告，根據大學生的個人信息和就業意向，對其就業前景進行評估和預測[4]。提供就業市場信息查詢功能，包括各個行業的就業需求、薪資水平以及職位競爭程度等；提供就業機會推薦功能，根據大學生的個人特征和就業意向，推薦適合的職位和公司[5]；提供大學生就業歷史數據查詢和比較功能，幫助大學生了解過去的就業情況和趨勢。

2 系統各模塊設計

2.1 大學生就業信息收集處理

進行數據收集時，大學生就業信息收集處理模塊通過在線問卷調查來收集大學生就業相關信息，包括個人信息、就業意向和簡歷等。對收集的數據進行清洗時，使用哈希表來去除重復數據。哈希表是一種常用的數據結構，可高效判斷數據項是否存在于哈希表中。使用哈希表去除重復數據的具體流程如圖2所示。

圖2 哈希表就業信息數據采集

如圖2所示，先創建一個空的哈希表（或字典）來存儲已經出現過的數據項。遍歷數據集中的每個數據項，判斷當前數據項是否存在于哈希表中，如果存在，說明該數據項是重復的，可以忽略或進行相應處理（如刪除）；如果不存在，將當前數據項添加到哈希表中。完成遍歷后，哈希表中存儲的數據項即為去重后的數據集。將數據集隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集。通常根據比例劃分，70%的數據用于訓練，20%的數據用于驗證，10%的數據用于測試。將預處理后的數據存儲到數據庫或文件系統中，以便后續進行數據分析和挖掘。

2.2 大學生就業信息分析挖掘

大學生就業信息分析挖掘模塊先對采集的數據集進行特征提取。從原始數據集中提取出有用的特征，特征包括個人特征（如性別、年齡和學歷）、求職特征（如實習經歷、項目經驗）、技能特征（如編程語言、工具使用）以及學術特征（如論文發表、獎項）等[6]。在文本挖掘特征提取過程中，Word2Vec是一種基于神經網絡的詞嵌入方法，通過學習詞匯在上、下文中的分布模式來將詞匯映射到低維度的向量空間[7-8]。該向量表示可以捕捉詞匯間的語義關系，Word2Vec通過Google News數據集自定義訓練，即可提取出所需的大學生就業信息。將原始數據轉換為可用于數據挖掘算法的格式后，將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練、模型調優和模型評估，使用Z-score進行數據標準化，具體如公式（1）所示。

式中：x是原始數據；μ是均值；σ是標準差。

根據提取的信息進行聚類分析。使用K-means聚類算法將數據樣本分成不同的類別或群組，并使用歐氏距離來度量樣本間的相似性。在特征空間中，假設有2個樣本向量A和B，每個向量由d個特征組成，則歐氏距離的計算如公式（2）所示。

式中：d（A，B）為樣本A和樣本B之間的歐氏距離；A1，A2，...Ad和B1，B2，...，Bd分別為樣本A和樣本B在每個特征上的取值。

歐氏距離越小，表示樣本間的相似性越高；歐氏距離越大，表示樣本間的差異性越大。使用K折交叉驗證來評估模型的泛化能力，在有限的數據集上進行模型的可靠性評估。

K折交叉驗證的基本步驟如下：1）使用隨機抽樣的方法將數據集劃分為K個大小相等的子集，確保每個子集中的樣本數量大致相同，以保持數據集的平衡性。2）從劃分的子集中選擇一個作為驗證集，剩余的K-1個子集作為訓練集。依次輪換將每個子集作為驗證集，保證每個子集都有機會作為驗證集進行模型評估。3）使用訓練集上的數據對模型進行訓練，在訓練過程中選擇合適的算法或模型。然后在對應的驗證集上使用訓練好的模型進行性能評估，并計算評估指標。4）重復上述步驟，確保每個子集都有機會作為驗證集進行模型性能評估，以此獲得更準確的模型性能評估結果。5）對模型在每個驗證集上的性能進行評估指標的計算。6）計算所有的K次評估結果的平均值和標準差，將其作為最終的模型性能評估指標。平均值反映模型在整個數據集上的性能表現，標準差則表示模型性能的穩定性。

K折交叉驗證通過多次模型訓練和驗證后可降低訓練集和驗證集的隨機性影響，提供更穩定的模型性能評估結果。有效利用有限的數據集，了解模型在不同數據子集上的表現，從而更好地評估模型的泛化能力。挖掘關聯規則，對大學生就業信息進行深度數據挖掘，以便做出深度評估。

2.3 大學生就業評估展示查詢

在大學生就業評估展示查詢模塊中，個性化就業評估報告將根據收集的大學生個人信息和就業意向信息，選擇合適的就業評估模型或算法進行預測和評估，并生成就業評估報告的數據模型，如圖3所示。

圖3 就業評估報告數據模型

根據模型預測的結果生成個性化的就業評估報告，包括就業前景、薪資預測和職業發展建議等。在就業市場信息查詢功能中，用戶可以根據關鍵詞或行業選擇查詢相關的就業市場信息，系統提供可視化展示，包括柱狀圖、折線圖等形式，讓用戶更直觀地了解就業市場情況。系統還會收集大學生的就業歷史數據，包括就業崗位、薪資以及公司等信息，并設計有查詢和比較功能，用戶可以根據時間、崗位和薪資等維度查詢并比較就業歷史數據。就業機會推薦功能基于收集的大學生就業數據情況和就業市場信息，并根據個人特征和職位/公司的相似度衡量匹配程度。余弦相似度（Cosine Similarity）的計算如公式（3）所示。

式中：A和B分別為個人特征向量和職位/公司特征向量；||A||和||B||為向量的范數。根據相似度計算，大學生可以得到有效的就業評估，獲得最合適的職位推薦。同時，該模塊還能夠結合用戶反饋和需求進行調整和優化，以提供準確、直觀且有用的大學生就業評估展示查詢功能。

3 系統測試

3.1 試驗準備

試驗目標為測試基于數據挖掘技術的大學生就業評估系統構建平臺的穩定性和性能。試驗環境采用Windows 10操作系統，Python 3.8，MySQL 8.0開發環境，使用Django 3.2開發框架，數據庫管理工具為phpMyAdmin。首先，安裝和配置操作系統、Python以及MySQL等必要軟件，創建并配置Django項目，包括數據庫連接和設置。其次，設計和實現系統的各個模塊，包括數據收集處理、數據分析挖掘和就業評估展示查詢等功能。再次，編寫測試代碼，包括功能測試、性能測試和穩定性測試。從次，準備測試數據集，包括大學生的個人信息、就業意向和就業結果數據。最后，執行測試代碼，記錄測試結果。

3.2 試驗結果

試驗根據系統需求和性能要求，選擇適當的指標來評估系統的性能。運行系統后記錄各項指標的測試數據，測試結果見表1。

表1 系統測試試驗結果

通過分析試驗結果，可以評估系統的各項性能表現。由表1可知，系統平均運行時間為0.56s，響應速度較快，用戶能夠迅速獲取就業評估結果。系統能夠同時處理200個用戶的請求，表明系統具備較好的并發處理能力。錯誤率為0.02%，表明在處理過程中產生的錯誤較少，具備較高的穩定性。每秒能夠處理1000條數據，表明具備較高的數據處理能力，能夠快速完成就業信息的收集和處理。占用150MB的內存和42.35%的CPU資源，資源占用水平相對較低，說明系統在處理數據過程中能夠高效利用資源。系統的準確率為96.98%，表明系統對大學生的就業評估預測具有較高的準確性。系統平均查詢響應時間為0.82s，使用戶能夠在較短時間內獲取就業評估結果，用戶體驗良好。同時能處理100個查詢請求，具備較好的并發查詢能力，能夠滿足多用戶同時查詢的需求。

4 結語

綜上所述，該文對數據挖掘技術在大學生就業評估系統中的應用進行了深入探究。通過系統的總框架設計和測試試驗，驗證了該系統在穩定性和準確性方面的優勢。數據挖掘技術在大學生就業評估系統中具有重要的應用價值，可以從大規模數據中發現隱藏的模式和規律，為大學生提供個性化的就業評估和支持。未來的研究可以進一步優化和改進這些算法和模型。希望該文的研究成果能夠助力于相關領域的研究和實踐，為大學生就業問題提供更好的解決方案。