基于大数据的校园就业用户画像的构建与应用
2019年9月10日第3卷第17期
现代信息科技
Modern Information Technology
Sep.2019 Vol.3 No.17
1102019.9
基于大数据的校园就业用户画像的构建与应用
刘艳
（湖南科技职业学院软件学院，湖南 长沙 410118）
摘 要：随着时代的发展和进步，大数据理念已经逐渐为人们所熟知，并无时无刻不在影响着人们的生活和工作。通过利用大数据能够有效促进校园管理和建设的开展，能够对校园就业情况进行用户画像建设，一方面实现校园就业用户的更好管理，另一方面也能够促进校园就业工作的更好开展。
关键词：大数据；校园就业；用户画像；数据收集中图分类号：TP311.13；TP391.1
文献标识码：A
文章编号：2096-4706（2019）17-0110-03
Construction and Application of Campus Employment User
Portrait Based on Big Data
LIU Yan
（Software College of Hunan Vocational College of Science and Technology ，Changsha 410118，China ）
Abstract ：With the development and progress of the times ，the concept of big data has gradually become known to people ，and
has always been affecting people ’s lives and work. The use of big data can effectively promote the development of campus management and construction ，and can build user portraits of campus employment. On the one hand ，it can achieve better management of campus employment users ，on the other hand ，it can also promote better development of campus employment work.
Keywords ：big data ；campus employment ；user portrait ；data collection
收稿日期：2019-07-08
0 引 言
伴随着大数据时代的到来，社交网络与互联网的应用范围处于持续扩大之中。在整个互联网中，社交发挥着重要的基础作用。对于各个重大网站而言，其重要课题之一就是采集用户数据，并对其开展科学推荐工作。在开展个性化推荐工作的过程中，其包括许多步骤，用户画像提取过程发挥着关键作用。
1 画像的定义和用途
1.1 画像的定义
画像与profile 为同一概念，均是通过不同的维度，来对一个人进行描述，这些维度可以是事实的，亦可以是抽象的；可以是性别、年龄等自然属性，亦可以为职业、社交特征等社会属性；可以为是否高收入人群、是否有固定资产等财富情况，亦可以为是否已婚、是否有子女等家庭情况；可以是喜欢网购、喜欢逛商场等购物习惯，亦可以是位于在城市生活等位置特征；也可以是其他行为习惯。总而言之，在画像的范围中，将各个大家能够想象到的表达一个人特征的都包括进来，实际上，画像就是利用各种方法，通过数据来对人的特征进行描述。
1.2 画像的用途
（1）能够精确开展相关营销工作，对产品潜在用户进行科学分析。通过短信邮件等形式，针对特定群体，开展相
关营销工作。
（2）针对对用户进行相关统计，例如：全国就业高等院校有哪些、中国大学购买书籍人数TOP10等。
（3）进一步挖掘相关数据，建设智能推荐系统，通过关联规则，开展相关计算工作，比如，就业岗位更喜欢什么样的学生。通过聚类算法，开展相关分析工作，了解就业学生的特点以及行业分布状况等。
（4）开展效果评估工作，健全产品运营情况，以此来实现服务质量的提升。换而言之，就是开展市场与用户调研活动，在短时间内对服务群体做出定位，并提供具备较高水平的服务，
（5）针对特殊用户开展私人定制工作，换而言之，对某类群体，甚至每位用户提供个性化服务。
（6）可以科学分析业务经营情况，亦可以合理分析竞争情况，上述分析结果会对企业发展战略的制定与实施，造成一定的影响。
2 大数据的校园就业用户画像的构建和应用
2.1 数据收集
通常情况下，在数据收集方面，可以分为四种类型，即：基本用户数据、就业行为数据、就业行业数据以及未来发展数据。
（1）基本用户数据。其主要内容包括就业学生的姓名、性别、年龄、年级、学习的专业等。
（2）就业行为数据。其主要包含：就业中的表现、就业的情绪、就业过程中的经历、面试的单位、参与面试的心