【摘 要】
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【目的/意义】随着互联网的不断普及，海量就业信息资源持续涌现，为了能够为待就业学生提供更具针对性的就业指导，满足更多高校学生的就业需要，本文提出基于大数据挖掘技术的学生就业需求信息资源采集研究。【方法/过程】首先，本文基于网络信息爬取模块、就业需求信息挖掘模块、资源整合模块对就业需求信息资源采集总体架构进行优化；并结合就业专业-就业岗位-就业需求信息-高校信息的组织体系，实现就业岗位和就业需求信息
【基金项目】
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2022年上海高校毕业生就业创业工作专项研究项目“一流高校毕业生到重点行业、关键领域就业现状及引导机制研究”（2022JYCYZX02）； 2020年教育部思政创新发展中心研究课题“价值引领视阈下精准就业的网络实践与探究”（DYF-SJ-2020022）；
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【目的/意义】随着互联网的不断普及，海量就业信息资源持续涌现，为了能够为待就业学生提供更具针对性的就业指导，满足更多高校学生的就业需要，本文提出基于大数据挖掘技术的学生就业需求信息资源采集研究。【方法/过程】首先，本文基于网络信息爬取模块、就业需求信息挖掘模块、资源整合模块对就业需求信息资源采集总体架构进行优化；并结合就业专业-就业岗位-就业需求信息-高校信息的组织体系，实现就业岗位和就业需求信息以及高校信息间的信息整合。然后，利用就业需求信息挖掘统一计算系统对已整合结果进行内容标准化处理，再利用深度学习算法分别进行就业异常数据筛查和特定异常就业数据特征识别，构建就业需求信息资源采集系统。最后，凭借E-S-Qual量表对系统中的就业信息采集质量进行评价。【结果/结论】结果表明，所提出的研究方法可以向用户推送全面的就业需求信息，并能全面分析需求信息推荐效果，有效为待就业学生提供相关就业指导。【局限/创新】但由于本次实证研究较单一，研究结果存在一定的局限性，日后可结合更多案例对所提方法进行验证，使结果更具说服力。
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