基于计算机人工智能的大学生就业系统平台的设计与实现

ISSN1009-3044

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Vol.17,No.2January2021

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第17卷第2期(2021年1月)

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基于计算机人工智能的大学生就业系统平台的设计与实现

林丽

（沈阳广播电视大学，辽宁沈阳110003）

摘要：在科学技术高速发展的当下，互联网技术与大数据技术正在以惊人的速度发展。随着人才市场的需求量增大，教育

机制改革的不断深入，人才培养结构被优化、高等教育被普及，大学生数量逐年增长与社会岗位需求间的矛盾日益突出，

大学生就业压力加剧。各大高校为了完善就业服务系统，对大学生就业平台需求进行分析，以大数据思维和基础，构建以

计算机人工智能为基础的大学生就业系统平台。

关键词：大数据；计算机人工智能；大学生就业；安全管理

中图分类号：TP311文献标识码：A

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

文章编号：1009-3044(2021)02-0158-03

近年来，由于就业工作的发展要求优于就业平台的建设，向，使人工智能呈现多元化发展趋势。

高校毕业生的就业信息不对称，在就业信息缺乏的情况下，就在计算机网络技术下应用人工智能，可提升对于信息的处

业竞争形势日趋激烈。在人工智能和大数据的广泛运用之下，理能力，实现网络管理的优化，且人工智能有较强的学习能力，

为了解决当前高校大学生慢就业、就业信息不对称等问题，将能够良好处理计算机网络中的非线性问题、信息，整合和分析

计算机网技术融于大学生就业中。目前各大高校都有各自的低层次信息，通过信息推理和信息解释，获得高层的概念和信

就业平台，但是大多都存在就业信息更新慢、功能少、人机交互息，对于整合大学生就业所需信息有极大的帮助。人工智能能

差等一系列问题，本文提出基于互联网、大数据的资源共享平够和计算机逻辑算法结合减少系统的容错量，利用大数据打破

台之下，对大学生就业平台需求进行分析，从信息交互、网络结毕业生就业困难、企业难招聘、高校教育难得困境，实时更新毕

构等方面对系统平台进行介绍。业生就业信息，掌握各大企业事业单位的人才需求，提供精准

1大学生就业平台需求

大学生就业问题不仅关系到毕业生个人的职业发展，也

关系到高校教育乃至整个国家教育事业的改革和发展。目前

而言，国家不断出台各种大学生就业相关政策，高校也已经成

了常态化专门机构与雇主进行对接，为大学生提供就业指导和

求职服务。但是高校就业工作仍存在一些问题，职业教育缺乏

专业度和系统性；企业——学校——学生之间存在信息不对称

的情况；就业平台缺乏时代性和实用度；在大学生就业市场上

供需主题间的结构性矛盾突出等。为了解决大学生就业问题，

引入大数据理念，提高大学生就业率和就业质量已成为全社会

关注的重要话题。

匹配的人才。

3系统平台的设计与应用

3.1大数据下的信息交互

2人工智能

在信息量不断增大、信息呈碎片化的当代，人工智能的应

用也越来越受到重视。人工智能是由人工智能理论、方法以及

应用系统及部分组成，是用于模拟、扩展人的智能的一种包含

了社会学、心理学、控制学、神经学以及数学等的一门新的技术

科学。

随着互联网的发展和计算机性能的不断提升，人工智能不

断在强化学习、深度学习、机器学习等方向取得巨大进步，在语

言识别、模式识别、图像识别和自然语言化处理等诸多研究方

大数据时代为高校解决“人力资源整合供给”问题提供了

解决方案，也为大学生精准就业提供了条件。高校工作者可以

从大学生新生入学时便开始建立学生的数据库，以便精准掌握

每一个学生的家庭基本情况、个人兴趣爱好以及每个学期的学

业、奖惩情况等，能够在毕业就业时提供适合的职业就业指导

服务。同时高校教师也需建立起大数据的思维观念，改变传统

的教学方式，在整个社会背景下的教育资源内以新的方式去提

高就业指导方式。在个人—高校—企业三方面整合个人信息、

高校职业指导信息、企业招聘信息，增加单位与毕业生的交流，

提供可靠的招聘途径，解决毕业生就业困难的问题。

3.1.1毕业生——学校信息交互

通过大学生就业系统平台，从大学生入学时便将学生的基

本信息，如家庭信息、个人身份信息、学业信息等注入系统平

台，由平台的人工智能审核检测毕业生的基本信息的真伪，在

投递简历时上传自己的个人简历和应聘岗位。一般来说，高校

教师的权限高于学生权限，可由功能层向系统平台请求查看学

收稿日期：2020-08-18

作者简介：林丽（1979—），女，辽宁盖州人，硕士，副教授，研究方向为应用电子技术、计算机网络、远程教育。

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生的个人信息和就业需求，高校也需提供学生的学籍信息、学

校信息等基本信息，可以根据学生的应聘需求提供可靠的职业

就业指导，在学生就业后学校也能得知学生的就业信息。

图1毕业生—学校信息交互

3.1.2学校——企业信息交互

在大学生就业系统平台中，企业、用人单位需上传单位信

息，岗位信息，行业信息。在单位信息中需包括，单位名称、单

位门户网站、单位简介、单位地址、机构代码等信息；在岗位信

息中需精确岗位信息，以提高岗位的匹配度。用人单位定期向

大学生就业系统平台更新信息反馈给高等学校以及当地人力

资源和社会保障部门，供就业大数据中心分析和使用。同时，

大学生就业系统平台整合企业的招聘信息与高校长期积累建

立的企业信息资源进行整合，企业可通过大学生就业系统平台

查找到高校招聘历史数据，以及就业率，高校也可通过了解到

的企业信息和需求岗位，为学生提供更好的职业指导。

图2学校—企业信息交互

3.1.3毕业生——企业

在招聘期间，企业可在网络上发布召开企业宣讲会，大学

生数据平台可收集宣讲会的点击率等网站记录数据分析大学

生对于就业的关注方向，企业需求岗位数据也会在数据库中向

毕业生提供求职数据供查询和咨询，毕业生可通过大学生就业

系统平台查看到企业的招聘信息和职业的未来发展信息，以及

企业的签约率、岗位的待遇要求，对心仪的企业投递简历。

企业单位可以在大学生就业平台上查询学生的学籍信息

和奖惩情况，为了保护学生的个人隐私，在未签署三方协议之

前，学生的个人信息不会录入企业用人单位。企业和毕业生之

间可以双向选择申请面试或者在线视频面试，在成功就业之

后，学生的就业信息就会录入学校的就业平台的就业数据

当中。

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图3毕业生—企业信息交互

数据采集是智能就业平台的基础和关键，只有具备了足够

的就业数据，才能够挖掘到隐含在教育与就业信息之间的关

系，建立就业模型，预测到未来的高校就业形势，制定合适的就

业策略。

3.2系统平台的应用

3.2.1用人单位招聘服务

就业平台可储存记录用人单位的信息，系统对于发布的信

息进行可视化呈现，设立网络招聘追踪机制，对每一位毕业生

与该用人单位的信息交互进行实时观测，以便用人单位能够及

时查看学生投递的简历，学生也可以及时得知面试和录取结

果。系统可分析用人单位的录取人数分析掌握市场需求和人

才培养方向，推动高教教育课程的升级改革。

3.2.2学生就业创业服务

学生在就业平台上录入个人信息，修改并且完善个人信

息、求职期望等，平台可收集学生在校学习情况和奖惩情况，进

行综合整理分析，多维度刻画学生的数字画像，提供模拟面试

的机会，让学生更了解自身的情况，找到自身的薄弱点进行补

救，增大就业率。

3.2.3学生的职业就业指导教育

平台全面整合分析并且跟踪往届毕业生的基本信息和就

业信息提供给学校，以信息共享和数据交互为基础，分析就业

市场的就业方向。学校以人才培养为目标，整合资源，提高信

息沟通，平台收集学生的职业意向，实现就业与人才培养之间

的反馈与互动，使人才培养更具有方向性和高效性，满足当前

的社会需求，也加强了以管理和服务并重的人才培养理念，注

重学生个人就业需求，构建学生成长就业指导服务平台，提供

更加高效的就业服务。

4系统平台的管理

4.1信息的管理

对于平台信息的管理，人工智能可通过数学技术对物理量

及其变化过程进行描述，对各项信息分类整理并标识。模式识

别的基本方式使统计模式识别和句法模式识别。统计模式识

别使将被识别对象数字化，转换为适于计算机处理的数字信

息。句法则是用符号描述图像特征。在这两种方式中衍生出

的数字水印技术，可在信息嵌入和提取过程中采用密钥。在信

息预处理、信息嵌入点选择等不同法案完成密钥的嵌入，只有

掌握了密钥才能获得水印，在数据安全和网络安全上保护了学

生的隐私信息。

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4.2时间的管理

网络化就业管理不同于线下管理受到时间限制，企业单位

可以在任何时间在系统平台上发布招聘信息，学生也可以随时

查看相关专业的求职招聘信息，并且投放简历给招聘企业。

4.3安全管理

集，及时完善入侵检测数据，定性入侵行为，提升网络安全运

行，保护大学生就业系统平台各个项目的安全运行。

5结束语

综上所述，本文首先从大学生就业趋势进行分析，根据大

学生就业系统平台的需求，以大数据互联网以及人工智能为基

础，就以往高校就业平台所欠缺的信息交互、大数据整合、高校

职业就业指导等方面进行系统设计，详细探讨。系统平台易于

操作，人工智能可对平台进行安全检测，保护了信息安全，保障

了平台的自动化运行，对数据进行整合分析，为学校、个人、企

业提供决策依据，构建了数字化就业资源管理平台，提供优质

的学生就业服务。

在大数据环境下，大量终端设备和应用的超大规模数据输

入，对鉴别数据的真实性带了挑战，有些数据缺乏安全保护机

制，传输到大数据平台可能会对大数据带来安全风险。并且，

大数据应用中用户多样性和业务场景多样性也超过了平台自

身访问控制能够实现的安全级别。

大数据的安全技术体系是支撑大数据安全管理、安全运行

的技术保障，确保大数据“合法合规”的安全流转，支撑业务目

标的实现。以“密码基础设施、认证基础设施、可信服务基础、

密钥管理设施、安全监测预警”五大安全基础设施服务，结合大

数据、人工智能和分布储存能力，解决数据离散、单点计算不

足、信息孤岛和无法联动的问题。从“构建大数据安全治理流

程、组织结构、治理策略和安全保密、安全监管都等安全保障机

制”和“明确大数据中的元数据、数据质量、主数据关了和数据

全生命周期安全方式”等行使数据的安全管理职能。

对于来自外界的风险，在网络空间建立安全防御防火墙是

一项重要技术。防火墙+人工智能，可以在大数据分析的基础

上对非线性信息和模糊信息进行有效处理，提升网络空间安全

的防御能力。智能防火墙可以在大数据智能分析基础上建立

未知威胁检测引擎，比较威胁软件行为，及时发现恶意攻击威

胁，识别变种恶意软件，生成只能入侵检测，通过感知层数据收

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【通联编辑：闻翔军】

（上接第155页）

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【通联编辑：李雅琪】

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