南财学子奋进创新创业，“猎职图鉴”助力精准求职

2022年5月南京财经大学信息工程学院大数据2001班牛赵蕊、朱仪桉、訾明琛、张淑婷、周晓敏五位同学在李树青院长的带领下，启动了大学生创新创业训练计划项目：猎职“图”鉴——基于个性化服务的大数据岗位画像与推荐服务。

随着互联网+时代的到来，大数据技术的不断进步，大量的职业招聘平台应运而生。目前，国内已经有开源中国招聘、智联招聘、前程无忧、猎聘、BOSS直聘等丰富的互联网招聘平台，国外有Indeed、Monster、Glassdoor、FlexJobs等。

然而，目前的招聘平台看似发达，但仍存在局限性，没有专门为应届毕业生设计的求职渠道，更没有应用基于大数据和数据分析得到的用户画像技术，导致人才同岗位适配度不高。特别是作为大数据专业的学生，很难找到合适的岗位，也很难通过现有的一些平台去找到一个合理高效的求职途径。因此，该团队提出构建个性化岗位推荐服务系统，为大数据专业学生求职就业提供更为准确的企业岗位建议参考，同时实现招聘精准化。

以下是该项目的查询系统的交互界面。

面对庞大的数据面和数据流，该团队选取了Python这一在数据获取方面具有天然优势的编程语言。该项目采用网络爬虫技术，抓取招聘网站有关大数据岗位信息，并对得到的岗位招聘信息进行文本分析，获取需求。其中，成型技术主要分为网络爬虫、数据清洗、文本分析和可视化四大模块。动态网络爬虫（如Scrapy）能够提供最新、最及时的信息，甚至能够做到实时更新；数据清洗可以去除可能存在的重复或是冗余数据，提高了数据集的相关性，加强了可信度；运用文本分析进一步分析数据，通过分词攫取关键字，便于数据分类整合；最后运用matplotlib进行数据可视化，将清晰明了的图表展现给用户，对于岗位进行技术角度画像分类之后，利用软件展示系统，可以通过触屏方式输入技术查询信息，呈现岗位信息，并会保留个人数据记录，根据搜索的信息进行记录画像，极大方便了用户操作，优化用户体验感。

以下为软件展示系统的组织流程图。

2022年5月-7月，团队对市面上几个主流招聘网站针对大数据岗位的招聘信息进行爬取并进行可视化呈现，利用Scrapy技术对大数据岗位不同技能的信息进行分类。

2022年7月-12月，团队对搜索到的大量数据，进行数据清洗，提取处理大量的数据，运用文本分析的方法，将数据聚类以及运用Python、Matlab进行代码编写，进行数据可视化。

2022年12月-2023年2月，团队根据相关论文文献，以及网站社会分析，对于岗位进行技术角度的画像分析，利用软件展示系统，对于研究过程成果形成相关报告。

2023年2月-4月，形成相关论文，申请了2项软著。

2023年5月，对实验进行检验筛查保证运行正常并完结项目。

图为团队成员集中讨论核心代码的编写和图形化界面的设计 

图为该团队成员商讨下一阶段的目标任务 

历时近一年，在2023年5月，该项目终于迎来了完结的尾声。从最初的项目构思，到项目成型，再到软件系统搭建，一路上5位同学遇到了诸多难题，但他们借助自己的专业所学，依靠爬虫抓取岗位数据，借助文本分析形成岗位画像，搭建出一套基于个性化服务的大数据岗位画像推荐系统实现大数据岗位专一化、画像维度全面化、招聘精准化的可视化软件展示系统，指导学生就业、公司招聘，提供政府政策支持。