本發(fā)明涉及學(xué)生就業(yè)管理，具體為一種基于人工智能的學(xué)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著青年就業(yè)市場的日益擴(kuò)大和復(fù)雜化，構(gòu)建一個(gè)公平、公正、高效的就業(yè)環(huán)境成為了社會(huì)各界共同關(guān)注的焦點(diǎn),在這個(gè)過程中，誠信作為市場經(jīng)濟(jì)的基石，對(duì)于維護(hù)就業(yè)市場的秩序和促進(jìn)青年人才的合理流動(dòng)具有不可替代的作用。然而，傳統(tǒng)的就業(yè)信息管理方式往往側(cè)重于信息的收集和發(fā)布，缺乏對(duì)求職者和企業(yè)雙方信用的有效評(píng)估和監(jiān)管機(jī)制，可能導(dǎo)致就業(yè)市場中的不誠信行為。

2、傳統(tǒng)的就業(yè)市場管理機(jī)制往往依賴于簡單的信息審核和道德約束，缺乏一套科學(xué)、系統(tǒng)、全面的誠信評(píng)價(jià)體系，具體而言，傳統(tǒng)方法較難有效識(shí)別和記錄求職者的不誠信行為，導(dǎo)致企業(yè)在招聘過程中面臨信息不對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)，增加了招聘成本和難度，同時(shí)，對(duì)于企業(yè)的招聘行為，傳統(tǒng)監(jiān)管手段往往容易滯后且不夠精細(xì)，較難有效遏制任性毀約、欺詐及就業(yè)歧視現(xiàn)象，無法為求職者提供充分的權(quán)益保障，此外，傳統(tǒng)技術(shù)缺乏動(dòng)態(tài)更新和實(shí)時(shí)監(jiān)督機(jī)制，難以適應(yīng)快速變化的就業(yè)市場環(huán)境。

3、因此，開發(fā)一種基于人工智能的學(xué)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)，以解決上述問題，為學(xué)生提供更加高效、精準(zhǔn)、全面的就業(yè)信息管理和職業(yè)規(guī)劃服務(wù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于人工智能的學(xué)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)，它能夠通過構(gòu)建技能圖譜與個(gè)性化能力提升計(jì)劃，精準(zhǔn)匹配學(xué)生技能需求與市場動(dòng)態(tài)，顯著提升學(xué)生就業(yè)競爭力，深度解析行業(yè)趨勢與企業(yè)環(huán)境，為學(xué)生提供前瞻性的職業(yè)建議，社交化互動(dòng)模塊增強(qiáng)了用戶間的經(jīng)驗(yàn)分享與交流，提升了學(xué)生的互動(dòng)性，以高效、精準(zhǔn)、全面的服務(wù)，助力學(xué)生實(shí)現(xiàn)職業(yè)規(guī)劃目標(biāo)，推動(dòng)就業(yè)市場健康發(fā)展。

2、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提供如下技術(shù)方案：一種基于人工智能的學(xué)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括以下組成部分：

3、智能技能提升規(guī)劃模塊：構(gòu)建涵蓋不同行業(yè)和職位的技能圖譜，結(jié)合學(xué)生的職業(yè)規(guī)劃和當(dāng)前技能水平，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)生成個(gè)性化的能力提升計(jì)劃，幫助學(xué)生有針對(duì)性地提升自我，增強(qiáng)就業(yè)競爭力；

4、智能化就業(yè)指導(dǎo)與匹配模塊：引入人工智能技術(shù)，為學(xué)生提供智能化的就業(yè)政策指導(dǎo)、職業(yè)規(guī)劃、簡歷優(yōu)化、職業(yè)技能需求匹配和求職面試多方面的建議，為企業(yè)提供精準(zhǔn)的人才匹配和員工成長規(guī)劃服務(wù)；

5、社交化互動(dòng)模塊：融入社交化元素，建立高校畢業(yè)生、雇主、已就業(yè)群體和人力資源服務(wù)機(jī)構(gòu)之間的交流渠道，學(xué)生通過渠道進(jìn)行基本社交和發(fā)布就業(yè)經(jīng)驗(yàn)和求職技巧；

6、行業(yè)分析與預(yù)測模塊：引入行業(yè)分析報(bào)告和行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測模板，結(jié)合員工的評(píng)價(jià)情況，為學(xué)生提供全面的企業(yè)信息，增加其對(duì)目標(biāo)企業(yè)的了解，輔助其做出更明智的職業(yè)選擇；

7、虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)?zāi)K：利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，為學(xué)生提供企業(yè)工作氛圍和工作模式的真實(shí)體驗(yàn)，幫助學(xué)生更直觀地了解崗位內(nèi)容，選擇獲得感和滿意度高的崗位；

8、誠信就業(yè)信用評(píng)分體系模塊：建立誠信就業(yè)信用評(píng)分體系，對(duì)存在惡意行為的學(xué)生和企業(yè)設(shè)置負(fù)面清單制度，引導(dǎo)企業(yè)和個(gè)人規(guī)范行為，保障青年就業(yè)市場的健康發(fā)展。

9、進(jìn)一步地，所述智能技能提升規(guī)劃模塊收集來自不同行業(yè)、職業(yè)和職位的技能要求、知識(shí)框架和技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)將收集到的數(shù)據(jù)組織成技能圖譜，實(shí)時(shí)監(jiān)測市場變化，根據(jù)市場變化對(duì)技能圖譜進(jìn)行更新，接收學(xué)生的職業(yè)目標(biāo)、興趣方向及預(yù)期時(shí)間框架作為職業(yè)規(guī)劃輸入，通過在線問卷的方式評(píng)估學(xué)生的當(dāng)前技能水平，基于學(xué)生的職業(yè)規(guī)劃與技能評(píng)估結(jié)果，分析學(xué)生與目標(biāo)職位間的技能差距，利用dijkstra算法在技能圖譜中規(guī)劃最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)資源、實(shí)踐項(xiàng)目和實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，生成包含具體學(xué)習(xí)目標(biāo)、時(shí)間安排、學(xué)習(xí)資源鏈接及實(shí)踐項(xiàng)目建議的個(gè)性化能力提升計(jì)劃。

10、更進(jìn)一步地，所述智能技能提升規(guī)劃模塊運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)將收集到的數(shù)據(jù)組織成技能圖譜，定義圖的節(jié)點(diǎn)為技能，邊為技能間的關(guān)系，在圖數(shù)據(jù)庫中為每個(gè)技能創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)收集到的技能間關(guān)聯(lián)信息，在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)間創(chuàng)建邊，計(jì)算邊的權(quán)重wij，權(quán)重計(jì)算公式為：其中：wij表示技能si和sj之間的權(quán)重、γk是第k個(gè)因素的權(quán)重系數(shù)，且factork(si,sj)分別表示第k個(gè)因素下技能si和sj之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和重要性，n是因素總數(shù)，定期檢查數(shù)據(jù)源，添加新的技能節(jié)點(diǎn)和邊，根據(jù)市場變化調(diào)整邊的權(quán)重和添加新的關(guān)系。

11、更進(jìn)一步地，所述智能技能提升規(guī)劃模塊利用dijkstra算法在技能圖譜中規(guī)劃最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，選擇一個(gè)源技能點(diǎn)作為起點(diǎn)，將其距離值初始化為0，所有技能點(diǎn)的距離值初始化為無窮大，創(chuàng)建一個(gè)集合來保存已經(jīng)找到最短路徑的技能點(diǎn)，構(gòu)建技能圖譜的鄰接矩陣來表示技能之間的連接關(guān)系和權(quán)重，從未訪問的技能點(diǎn)中選擇一個(gè)距離源點(diǎn)最近的技能點(diǎn)，將其加入已訪問集合，對(duì)于當(dāng)前選中的技能點(diǎn)u，遍歷其所有鄰接的技能點(diǎn)v，計(jì)算經(jīng)過技能點(diǎn)u到技能點(diǎn)v的距離d(u,v)，計(jì)算公式為：d(u,v)＝d(u)+w(u,v)，其中：d(u)是從源點(diǎn)到技能點(diǎn)u的已知最短距離、w(u,v)是從u到v的邊的權(quán)重，通過技能點(diǎn)u到技能點(diǎn)v的距離d(u,v)小于當(dāng)前記錄的v的距離d(v)，更新d(v)為d(u,v)，重復(fù)上述步驟直到達(dá)到目標(biāo)技能點(diǎn)，從目標(biāo)技能點(diǎn)開始，通過更新過的距離值回溯到源點(diǎn)，以確定最短路徑，輸出從源點(diǎn)到目標(biāo)技能點(diǎn)的最短路徑和總距離。

12、更進(jìn)一步地，所述智能化就業(yè)指導(dǎo)與匹配模塊從多源渠道收集學(xué)生數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)解析政策文件，提取關(guān)鍵信息，結(jié)合學(xué)生數(shù)據(jù)提供個(gè)性化建議，根據(jù)學(xué)生興趣、能力和市場需求進(jìn)行分類和推薦，使用nlp和文本生成技術(shù)分析簡歷內(nèi)容，提出優(yōu)化建議，使用余弦相似度計(jì)算學(xué)生與企業(yè)崗位的技能匹配度，利用歷史面試數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型，預(yù)測面試成功率，并提供面試技巧和建議，根據(jù)智能分析的結(jié)果，為學(xué)生生成就業(yè)政策指導(dǎo)、職業(yè)規(guī)劃路徑、簡歷優(yōu)化建議和求職面試策略，構(gòu)建人才匹配模型，根據(jù)企業(yè)崗位需求和學(xué)生能力進(jìn)行精準(zhǔn)匹配。

13、更進(jìn)一步地，所述智能化就業(yè)指導(dǎo)與匹配模塊使用余弦相似度計(jì)算學(xué)生與企業(yè)崗位的技能匹配度，構(gòu)建學(xué)生技能向量s＝[s1,s2,s3,…,sm]和企業(yè)崗位技能向量j＝[j1,j2,j3,…,jn]，其中m和n分別表示學(xué)生總個(gè)數(shù)和企業(yè)崗位總個(gè)數(shù)，使用余弦相似度作為相似度度量標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算學(xué)生與企業(yè)崗位之間的相似度vsj，余弦相似度計(jì)算公式：其中：sm和jn分別是學(xué)生s和崗位j的技能向量、sm·jn表示學(xué)生技能向量和企業(yè)崗位技能向量的點(diǎn)積、|sm|和|jn|分別表示學(xué)生技能向量和企業(yè)崗位技能向量的模，對(duì)每個(gè)學(xué)生根據(jù)預(yù)測的匹配度對(duì)所有崗位進(jìn)行排序，推薦匹配度最高的崗位。

14、更進(jìn)一步地，所述行業(yè)分析與預(yù)測模塊收集投行、券商、人力資源中介結(jié)構(gòu)和管理咨詢公司發(fā)布的行業(yè)研究報(bào)告，收集企業(yè)員工對(duì)行業(yè)、公司文化和工作環(huán)境的評(píng)價(jià)，從政府部門、行業(yè)協(xié)會(huì)和企業(yè)年報(bào)獲取市場規(guī)模、增長率和競爭格局的資料，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，深入解讀行業(yè)分析報(bào)告，運(yùn)用arima模型結(jié)合歷史數(shù)據(jù)預(yù)測行業(yè)未來的發(fā)展方向，對(duì)員工評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別員工對(duì)企業(yè)各方面的滿意度和關(guān)注點(diǎn)，將行業(yè)分析報(bào)告、發(fā)展前景預(yù)測結(jié)果和員工評(píng)價(jià)分析進(jìn)行整合，形成全面的企業(yè)信息報(bào)告。

15、更進(jìn)一步地，所述行業(yè)分析與預(yù)測模塊運(yùn)用arima模型結(jié)合歷史數(shù)據(jù)預(yù)測行業(yè)未來的發(fā)展方向，將預(yù)處理后的歷史數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，繪制時(shí)間序列圖，觀察數(shù)據(jù)的趨勢、季節(jié)性和周期性的特征，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行adf測試以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，當(dāng)數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，進(jìn)行差分處理直到數(shù)據(jù)變得平穩(wěn)，計(jì)算acf和pacf來識(shí)arima模型參數(shù)，p是自回歸項(xiàng)數(shù)，d是差分次數(shù)，q是移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，根據(jù)確定的參數(shù)建立arima模型，arima模型公式為：其中：b是后退算子、φi是自回歸系數(shù)、θj是移動(dòng)平均系數(shù)、∈t是白噪聲誤差項(xiàng)，使用最大似然估計(jì)法來估計(jì)模型參數(shù)檢查殘差序列是否為白噪聲，確保模型的擬合度，使用訓(xùn)練集來擬合模型，使用測試集評(píng)估模型的預(yù)測性能，利用擬合好的arima模型進(jìn)行未來值的預(yù)測。

16、更進(jìn)一步地，所述虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)?zāi)K通過問卷調(diào)查的方式，收集學(xué)生和企業(yè)及行業(yè)專家對(duì)于vr體驗(yàn)?zāi)K的期望與需求，用專業(yè)的3d建模軟件創(chuàng)建企業(yè)工作環(huán)境、設(shè)備和人物的高精度模型，并導(dǎo)入vr開發(fā)平臺(tái)，設(shè)計(jì)直觀易用的交互方式，使學(xué)生在虛擬環(huán)境中能夠自由探索和與虛擬對(duì)象互動(dòng)，針對(duì)不同崗位，設(shè)計(jì)具體的工作內(nèi)容模擬與任務(wù)挑戰(zhàn)，根據(jù)學(xué)生的個(gè)人興趣、能力水平及學(xué)習(xí)進(jìn)度，提供個(gè)性化的體驗(yàn)路徑與任務(wù)推薦，對(duì)vr體驗(yàn)?zāi)K進(jìn)行嚴(yán)格的性能優(yōu)化與兼容性測試，將優(yōu)化后的vr體驗(yàn)?zāi)K部署到指定的vr硬件平臺(tái)上，收集學(xué)生對(duì)vr體驗(yàn)?zāi)K的使用反饋，評(píng)估其滿意度和有效性。

17、更進(jìn)一步地，所述誠信就業(yè)信用評(píng)分體系模塊確定信用評(píng)分體系的覆蓋范圍的流程為：

18、廣泛收集企業(yè)和學(xué)生的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，收集企業(yè)員工對(duì)行業(yè)、公司文化、工資待遇、職業(yè)成長潛力和工作環(huán)境的評(píng)價(jià)，由于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無固定格式，更為多樣化和復(fù)雜化，但其通常反映了企業(yè)和學(xué)生的真實(shí)需求、利益訴求和效用水平，將相關(guān)非結(jié)構(gòu)化文本同時(shí)進(jìn)行隨機(jī)抽取以及抽取包含關(guān)鍵詞的文本，形成待標(biāo)記句庫，對(duì)待標(biāo)記句庫進(jìn)行人工標(biāo)注，形成訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集，判斷被調(diào)查個(gè)體是否存在信用風(fēng)險(xiǎn)；

19、通過自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，將所有特征指標(biāo)整合至統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫，識(shí)別出影響信用評(píng)分的關(guān)鍵指標(biāo)，基于大語言模型ernie等采取有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行句子分類模型的訓(xùn)練，構(gòu)造信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

20、對(duì)關(guān)鍵信用評(píng)分指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，采用主客觀賦權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法，其中，在主觀賦權(quán)法方面，將專家打分法與人工智能軟件打分法相結(jié)合，其中，人工智能軟件打分法方法，令人工智能扮演“大語言模型雇主—雇員信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估師”，對(duì)調(diào)查問卷各項(xiàng)內(nèi)容的權(quán)重進(jìn)行打分，得到人工智能軟件打分權(quán)重，在客觀賦權(quán)法方面，將熵權(quán)法，critic法和topsisi法相結(jié)合計(jì)算綜合權(quán)重；

21、根據(jù)選定的關(guān)鍵指標(biāo)和權(quán)重，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的邏輯回歸模型開發(fā)適用于本體系的信用評(píng)分模型，邏輯回歸模型數(shù)學(xué)表達(dá)式為：其中：p(y＝1|x)是給定特征x下違約的概率、x1,…,xn是特征變量、β0,…,βn是模型參數(shù)，使用模型預(yù)測企業(yè)和個(gè)人的信用狀況，定義惡意行為標(biāo)準(zhǔn)并設(shè)計(jì)負(fù)面清單錄入、更新和移除流程，應(yīng)用信用評(píng)分模型于企業(yè)和個(gè)人，生成信用評(píng)分，定期更新信用評(píng)分，將信用評(píng)分結(jié)果以表格形式展示供招聘方和求職者，并根據(jù)信用評(píng)分結(jié)果，為招聘方提供篩選求職者的建議，為求職者提供提升信用狀況的建議。

22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，該一種基于人工智能的學(xué)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)具備如下

23、有益效果：

24、二、本發(fā)明還針對(duì)任性毀約、涉嫌欺詐、存在就業(yè)歧視的企業(yè)設(shè)置了負(fù)面清單制度，進(jìn)一步規(guī)范了企業(yè)的招聘行為，這一創(chuàng)新舉措不僅保護(hù)了求職學(xué)生的合法權(quán)益，防止其受到不公平待遇和歧視，還激勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部管理，提升招聘流程的規(guī)范性和透明度，通過負(fù)面清單的警示作用，企業(yè)將更加審慎地對(duì)待招聘活動(dòng)，減少惡意競爭和不良行為，從而營造出一個(gè)更加和諧、有序的就業(yè)市場環(huán)境，長遠(yuǎn)來看，這將有助于提升青年就業(yè)市場的整體效率和質(zhì)量，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)健康發(fā)展。

25、二、本發(fā)明還針對(duì)任性毀約、涉嫌欺詐、存在就業(yè)歧視的企業(yè)設(shè)置了負(fù)面清單制度，進(jìn)一步規(guī)范了企業(yè)的招聘行為，這一創(chuàng)新舉措不僅保護(hù)了求職學(xué)生的合法權(quán)益，防止其受到不公平待遇和歧視，還激勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部管理，提升招聘流程的規(guī)范性和透明度，通過負(fù)面清單的警示作用，企業(yè)將更加審慎地對(duì)待招聘活動(dòng)，減少惡意競爭和不良行為，從而營造出一個(gè)更加和諧、有序的就業(yè)市場環(huán)境，長遠(yuǎn)來看，這將有助于提升青年就業(yè)市場的整體效率和質(zhì)量，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)健康發(fā)展。

26、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。