基于知识图谱的大学生就业能力评价和职位推荐系统_结合知识图谱来评估简历与目标岗位的匹配度,从是否有这个岗位的关键字,以及关键字

用户画像部分：

1. 用户节点（User）：

• 基本信息

  • 姓名

  • 性别

  • 年龄

  • 联系方式

  • 所在地

• 学历与技能

  • 最高学历

  • 专业方向

  • 毕业院校

  • 毕业时间

  • 掌握的技能（Java、Python、数据挖掘等）

  • 技能熟练度

• 职业经历

  • 工作经验

  • 曾任职位

  • 工作时间轴

  • 所在行业

  • 公司规模

  • 项目经验

• 求职意向与期望

  • 期望职位

  • 期望行业

  • 期望薪资范围

  • 求职状态

  • 求职目标

• 实习经验

  • 实习公司

  • 实习职位

  • 实习时间

  • 实习项目

• 证书与认证

  • 持有的技能认证（Java认证、数据科学家认证等）

  • 认证机构

  • 认证有效期

• 成就与荣誉

  • 获得的奖项与荣誉

  • 参与的优秀项目

  • 社会活动经历

• 兴趣爱好

  • 个人兴趣爱好

  • 参与的社交群体

2. 关系与连接：

2.1 技能与技术领域的关系：

• 掌握的技能与对应的技术领域

• 技能的深度与广度

2.2 职位与招聘岗位描述的关系：

• 期望职位与对应职位的详细描述

• 职位要求与用户已掌握技能的匹配度

2.3 技能与技能认证机构的关系：

• 技能持有认证的详细信息

• 认证对技能的提升作用

2.4 行业与行业趋势的关系：

• 所在行业与行业发展趋势的关联

• 对行业未来发展的认识与期望

2.5 用户与实习经验的关系：

• 用户是否有实习经验的详细记录

• 实习经验对职业发展的影响

2.6 用户与成功案例的关系：

• 用户是否有成功就业的案例记录

• 成功案例对其他用户的启示

2.7 学历与基础课程的关系：

• 学历所包括的基础课程与课程详情

• 学历对职业发展的支持程度

职位推荐与招聘推荐部分：

1. 岗位需求节点（Job Requirements）：

• 职位技能要求

• 学历要求

• 经验要求

• 其他任职条件

2. 招聘岗位描述节点（Job Description）：

• 招聘职位的详细描述

• 职责和要求

• 公司文化介绍

3. 招聘人员节点（Recruiter）：

• 招聘人员基本信息

• 联系方式

• 所属公司

• 历史招聘经验

4. 招聘公司节点（Recruitment Company）：

• 公司基本信息

• 行业领域

• 公司规模

• 公司文化

• 近期招聘动态

5. 招聘历史节点（Recruitment History）：

• 曾经发布的职位

• 招聘反馈

• 成功招聘的人才

• 招聘效果评估

知识图谱构建部分：

1. 技术领域节点（Technology Domain）：

• 不同技术领域的基本信息

• 技术发展趋势

• 相关技术的应用场景

2. 行业趋势节点（Industry Trends）：

• 行业发展趋势

• 未来技术需求

• 热门技术与职业

3. 学校节点（University）：

• 大学基本信息

• 专业设置

• 校友就业情况

• 学术资源

其他关键节点：

1. 成功案例节点（Success Stories）：

• 成功就业的案例

• 个人职业发展经历

• 职业发展路径

2. 培训资源节点（Training Resources）：

• 在线课程

• 培训机构

• 学术资源

关系建立的思考：

1. 招聘岗位与技能的关系： 招聘岗位节点与技能节点之间建立“需要技能”关系，明确职位对应的技能要求。

2. 用户与招聘岗位的匹配关系： 用户节点与招聘岗位节点之间建立“匹配”关系，记录用户与招聘岗位的匹配度。

3. 招聘公司与行业的关系： 招聘公司节点与行业节点之间建立“属于行业”关系，标明公司所属的行业领域。

4. 招聘公司与招聘历史的关系： 招聘公司节点与招聘历史节点之间建立“发布过职位”关系，追踪公司的招聘历史。

5. 用户与成功案例的关系： 用户节点与成功案例节点之间建立“取得成功”关系，记录用户是否有成功的职业发展经历。