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基于数据挖掘的大学生智慧就业双向推荐系统 开题报告

文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

题    目

基于数据挖掘的大学生智慧就业双向推荐系统

题目性质

应用研究

一、选题依据和目标(该研究的目的和意义、研究现状、主要参考文献)

研究目的与意义:

总体来看,现有毕业生就业管理系统的缺陷和不足具体体现在:第一,服务的对象不够全面。现有高校毕业生就业管理系统大多由学校自主开发和运营,目的仅仅是根据自身需要为本校毕业生开发和提供一个网络就业平台;第二,主要功能存在差异。一类系统以学生档案管理为主要功能;另-类则作为就业平台,与交易平台类似,其主要功能将信息进行发布与获取。第三,毕业生全面就业能力评价不足。第四,参与主体不同。传统就业模式中,辅导员将就业部门收集到的人才与岗位需求信息向本班学生进行传达通知,然后安排有意向的学生进行集中的双向招聘面试,辅导员与学生则作为传统就业管理的实施主体;第五、开放程度不同。除小部分系统通过搜索引擎开放了网站外,大多数的高校毕业生就业网站并不对外开放,仅仅限于本校毕业生查询招聘信息并向感兴趣的企业或岗位投递简历信息。正是因为传统高校毕业生就业信息系统存在这样的问题与不足,因此,我国中央政府对于职业院校的毕业生找工作做出了明确规定,要求发挥毕业院校的就业信息渠道作用,将行业间的信息和地区间的信息进行有效传递,构建起完善的用人单位招聘体系。除此之外还要做好意见反馈工作,改善当前的.教育制度,充分调动教育工作者的积极性,促进高等教育的健康发展。

旧的系统已经不能再适应新时期高校毕业生的就业信息管理,为了能顺应时代发展,拓宽学生就业渠道,研究开发本系统其目的就是:基于现代信息化发展的趋势,设计开发一种功能强大、系统完善的就业管理信息系统,从而为高校就业管理的信息化发展做出积极贡献;其次,就是建立起相对来说比较完善的高校毕业生就业管理系统,提高就业相关工作的工作效率;再次,在充分应用本毕业生就业管理信息系统的基础上,有效地提升高校就业信息管理的效率性、时效性与科学性,同时提升管理人员的管理水平并为高校决策提供全方位、多层次的信息支持。

系统设计的最终目标是以现代数据挖掘技术及知识发现技术为基础,设计开发一款高效稳定、系统完善、技术领先、安全可靠的高校就业管理信息系统。系统完成后,学院能够及时、准确、全面地对毕业生就业情况做出系统全面的分析。为用人单位和毕业生的“双向选择”搭建平台,对学院、毕业生和用人单位三方都起到画龙点睛的作用。

近年来,为提高就业服务的质量,拓展学生就业思路,拓宽学生就业渠道各大中专院校投入了大量的精力,但由于编制、经费等各种原因的限制,就业工作仍然困难重重,而要解决这一问题的突破口就是利用数据挖掘和网络。它能为高校制定就业、教学、科研等各项工作计划提供充足的科学依据。该系统不但能快速有效地收集毕业生的就业意向、就业信息、职业价格观等内容,还可以同样地收集、分析用人单位的用人需求。通过系统后台数据库的数据的有效分析,可以为学校就业管理部门的决策提供辅助性指导意见,有目的性、针对性的促进今后工作的开展。对提高高校毕业生的总就业率和正式就业率都具有重要意义。

研究现状:

总体而言如今就业形势并不乐观,整个就业形势可以用严峻来形容。不过可以看到的是,国家经济的日益发展壮大,使得毕业生在就业时就业领域越来越宽泛,就业的途径与渠道也越来越多。当前,我国经济快速发展,为明确新时期经济发展的正确方向,国家经济结构在不断调整当中,资源配置也在不断优化,政策也在不断变革。现在这样的形势,增加了应届大学生的就业难度,也导致了毕业生巨大的精神压力,严重影响了正常就业。目前,高校应届毕业生就业管理存在较大问题,学生就业选择也表现出显著矛盾,以结构性矛盾为代表的矛盾问题成为限制毕业生顺利就业的主要因素,具体表现为专业需求与供给结构性矛盾、地区选择结构性矛盾等。对于就业还有一个十分重要的因素就是地区经济发展差异,整体而言,经济较为发达的东部沿海地区,人才汇集较多、就业信息获取渠道宽泛、就业机会比较多,其就业形式优于经济较为落后的西部-些地区,西部地区表现出比较严重的人才匮乏问题,但是却缺乏对人才的吸引力与保留能力,导致西部地区长期存在严重的人才流失与短缺问题,严重影响了西部地区经济的健康发展。大规模扩招的高校也未科学的根据市场需求设置专业,使得人才培养与市场需求严重脱节,导致市场需求与毕业生就业之间形成矛盾。

现代信息技术随着计算机网络技术的迅猛发展而随之发展完善,互联网技术应用也逐渐呈现出多种优势特征而得到了快速发展。基于互联网的技术应用具有成本低、方便快捷等优势,能够在信息高度共享的基础实现其广泛应用,其跨时空跨地域的优良特性更是突出的表现在就业服务工作中。在整个毕业生的就业过程中,由各级政府建立的日趋完善与成熟的就业信息系统起到了非常积极有效的作用,极大丰富了高校毕业生与用人单位的交流和互动渠道,创造了更多的双向选择机会,学生和企业实现信息共享,作为就业当中承载毕业生和用人单位信息的平台,毕业生就业信息网为学生和用人单位的服务功能在逐渐增强。目前,国内各个省市都相继开发了各具特色的就业信息网络平台并投入使用,大多数高校的毕业生就业信息网依托于数字化校园的建设已经完成,全国范围内由网络为平台的招聘有了很高的市场认可度,招聘与应聘服务网络化与信息化建设发展很快,越来越多的人通过在互联网上投递简历来寻找合适的就业机会。但是大部分高校毕业生就业管理系统不够科学完善,存在针对性不强、信息服务能力不足以及功能同质化等问题,从而导致就业管理信息系统的综合应用水平较低。

作为当今高校毕业生尤其是高职院校毕业生最重要的就业服务信息化平台,就业信息管理系统原本应该充分满足高校毕业生多元化、个性化的就业服务需求,并且能够对就业信息进行动态管理,发挥其数据挖掘与分析功能为毕业生提供准确、及时、有效的就业信息,在信息资源充分共享的基础上实现毕业生与用人单位的良好互动,从而积极提升高校毕业生的就业水平。

虽然在各方共同努力之下,高校毕业生就业管理系统不断发展完善,为高校毕业生提供了日益实用、完善的信息服务,信息更新也更加及时准确,但从整体来看,仍然有部分高校建设的就业服务信息系统形同虚设,在管理过程中存在信息更新延迟、学生留言处理延迟、就业信息网功能不完善等问题,导致其不能够发挥预先目标,违背了发展初衷,导致巨大的资源浪费。

在目前的高校就业管理工作中,毕业生就业信息管理系统是非常关键、必不可少的一个环节,是信息时代对高校科学管理水平的内在要求。对这一要求,大多数高职院校都能结合自身实际开发了本校的就业信息管理系统,这一做法,提高了相关工作的工作效率,使得负责相关就业管理的工作人员从大量重复、机械的登记记录工作中解脱出来,通过管理系统实现毕业生与用人单位信息的充分共享与交流,能够全面准确的记录学生的就业动向,从而为专业设置、课程设定等工作提供了充分有效的数据依据,一定程度上提升了高校管理与人才培养的科学水平。但是通过梳理总结现有的高校毕业生就业管理系统可知,仍然有很多高校的系统存在较大问题,严重影响了系统功能的实现。

信息化程度不高是影响毕业生就业管理系统科学发展的主要因素,直接导致了毕业生同招聘单位之间的信息交流受限。为了提高学校对毕业生就业计划的调控能力,实现人才资源的合理分配,科学匹配毕业生就业性需求与用人单位的人才需求,实现学校、毕业生、用人单位的充分信息共享,提高毕业生就业的科学性,积极引导毕业生选择适合自己的工作,并对其就业情况的反馈信息进行收集和整理,为学校教学管理的优化改进和人才培训工作的强化完善提供科学指导。

主要参考文献:


二、研究方案(包括研究内容、研究的基本思路和基本方法、研究进度安排)

结合高校实际需求,利用数据挖掘技术,分析并设计了毕业生就业管理信息系统,具体实现了系统管理、毕业生就业信息管理、就业协议书管理、就业信息管理及招聘企业信息管理等管理功能,构建起全面完善的就业指导管理系统。重点对数据挖掘技术在高校就业管理工作中起到的作用进行研究。研究分析数据挖掘技术在系统中的应用,同时对基于毕业生就业各种数据信息进行分类算法研究,并且对毕业生数据信息分类实验结果进行分析,同时对分类算法在毕业生就业管理系统中的应用效果进行阐述。
主要由六章内容组成,结构具体如下:
第一章:引言。主要描述了系统开发的背景和目的,最后介绍了论文的主要内容以及结构安排。
第二章:数据挖掘理论。主要介绍了数据挖掘的相关理论知识。从数据挖掘的研究内容来看,我们可以将其归结为六大模式:聚类模式、分类模式、关联模式、回归模式、序列模式以及偏差模式。目前,常用的数据挖掘方法主要有基于决策树的方法以及粗集方法、基于神经元网络的方法。
第三章:系统分析。首先对系统的需求做了一个简单的描述。其次分别从功能性、非功能性需求出发,结合业务管理、环境分析、数据管理及可行性分析等多个方面入手进行详细分析,并采用了业务流程图等多种图表分析。
第四章:系统设计。在进行系统分析之后,主要对毕业生就业管理系统进行了系统设计。系统秉承实用性、可靠性、适应性和可扩展性、可维护性和可管理性、总体规划、安全性、完备性、分层实施等总体设计原则进行了设计,主要包括数据库设计和模块结构设计两大方面。
第五章:探讨分析数据挖掘技术在就业管理信息系统中的应用方式。主要分为两个方面,一、介绍决策树分类技术在毕业生就业管理系统中的应用。通过决策树的构造对数据分类加以实现;二、为判断毕业生就业系统中决策树引用是否有效,介绍了数据挖掘技术算法分析。
第六章:系统测试。对系统进行分析与设计后,本章主要介绍了系统的实现与测试。当前衡量一个管理信息系统的好坏,主要是从系统的可操作性、结果的可解释性等方面来考虑的。对于存在的问题,可对系统进行进一步地改进。

研究进度安排:

2020 年 12 月 10 日前提交池州学院本科毕业论文(设计)选题审批表。

2021 年 1 月 10 日前提交池州学院本科毕业论文(设计)开题报告。

2021 年 03 月 10 日前完成论文初稿。

2021 年 05 月 10 日前完成论文定稿。

2021 年 05 月 20 日前提交论文定稿。

2021 年 05 月 30 日前进行论文答辩。

因本系统的数据呈现出典型的离散性、预知性特点,因此采用决策树算法完成决策分析

决策树算法:(1)对数据源进行数据预处理,得到训练集和测试集。

(2)对训练集进行训练。

(3)对初始决策数进行树剪枝。

(4)由所得到的决策树提取分类规则。

(5)使用测试数据集进行预测,评估决策树模型。

分类的具体流程如下:

1.明确数据挖掘的对象、 目标及需要解决的问题;

2.完成数据采集工作;

3.进行数据转换;

4.通过分类完成数据挖掘;

5.评估分析分类结果是否可作为规则;

6.具体应用。

三、写作提纲

(写到二级目录)

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.4 研究主要内容及结构

2 数据挖掘理论

2.1 数据挖掘的概念

2.2 数据挖掘的功能

2.3 数据挖掘的方法

2.4 数据挖掘的过程

3 系统分析

3.1 环境需求分析

3.2 功能需求分析

3.3 可行性分析

4 系统设计

4.1 系统总体设计

4.2 系统功能模块设计

5 数据挖掘在系统中应用

1.1 分类算法在系统中的应用

1.2 数据挖掘算法应用效果分析

6 系统实现与测试

6.1 系统操作过程

6.2 系统分析评价

7 结束语

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