【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题：泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 27页论文及实现代码
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（1）建模方案
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题一
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题二
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题三
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【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题：泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 27页论文及实现代码
1 题目
一、问题背景
在新时代背景下，随着大学生毕业人数不断增加，大学生求职问题已成为广泛关注的社 会热点。而且受疫情影响，诸多企业的招聘都改为线上进行，脱离时间和空间的限制，招聘 需求不断上涨，有近六成企业招聘需求增加，其中需求量较大的科技研发、数字化、蓝领技 能岗位都存在不同程度的人才短缺。但从人才供给来看，应届生数量增加，2022 年高校毕 业生达到创纪录的 1076 万人，而且部分企业校招开展暂缓或推迟，因此出现校招需求缩减 或冻结，这些因素都加剧了应届生就业的严峻形势。基于种种因素，出现就业竞争压力大、 招聘与求职信息不对称等现象。
泰迪内推平台是聚焦于“大数据+”和“人工智能“领域的求职招聘网站,该平台融合了多家企业发布的招聘信息,同时平台也为求职者提供求职信息的展示。为缓解毕业生就业 压力，同时满足企业对人才的需求，泰迪内推平台会定期为高校学生提供优质岗位推荐，解 决毕业生就业的同时也缓解企业用人难的问题，为校企之间搭建起资源互换的桥梁，力求实 现人才的供需对接和教育资源转化，通过深化产教融合，促进教育链、人才链、产业链与创 新链有机衔接。
因此，对招聘信息进行分析研究，了解不同职业领域的需求特点，挖掘兴起的数据类行 业相应的人才需求现状及发展趋势，为广大求职者提供正确的就业指导有着重要意义。
二、解决问题
1.招聘信息爬取
从泰迪内推平台的“找工作“页面和“找人才”页面,爬取所有招聘与求职信息并整理,依据招聘信息ID记录每条招聘信息并保存为“result1 - 1.csv”文件,求职信息则依据求职者ID记录并保存为“result1-2.csv”文件,涉及的招聘信息ID和求职者ID均来自网址路径后端的数字串,如图1所示。(模板文件见附件1中的CSV文件)
图1 某招聘信息网页
2.招聘与求职信息分析
应用问题 1 的招聘信息与求职信息构建画像：根据采集的企业招聘信息，从招聘岗位、 学历要求、岗位需求量、公司类型、薪资待遇、岗位技能、企业工作地点等多个方向建立招 聘信息画像；根据采集求职者求职信息，从预期岗位、薪资需求、知识储备、学历、工作经 验等多个方向建立求职者画像。
3.构建岗位匹配度和求职者满意度的模型
在招聘和求职过程中，企业面对多位优质求职者，将会考虑求职者能力要求、技能掌握 等多方面，岗位匹配度是体现求职者满足企业招聘要求的匹配程度；同样，求职者对于多种 招聘信息，也会依据自身条件和要求，选取符合自己心意的岗位，因此求职者满意度指标可 客观体现求职者对企业招聘岗位的满意程度。对于不满足岗位最低要求的求职者，企业可定 义其岗位匹配度为 0。同样，对于不满足求职者最低要求的岗位，求职者可定义其求职者满 意度为 0。
根据问题2的招聘信息与求职者信息,构建岗位匹配度和求职者满意度的模型,基于该模型,为每条招聘信息提供岗位匹配度非0的求职者,将结果进行降序排序存放在“resul3 - 1. csv”文件中,以及为每位求职者提供求职者满意度非0的招聘信息,将结果进行降序排序存放在“result3 - 2. csv”文件中。(模板文件见附件1中的CSV文件)
4.招聘求职双向推荐模型
假设招聘流程如下:设某岗位拟聘人,泰迪内推平台向企业推荐岗位匹配度非0的n位求职者发出第一轮报价,求职者如果收到多于1个岗位的报价,则求职者选取满意度最高的岗位签约,每个求职者只允许选择1个岗位签了约。第一轮结束后,平台根据当前各招聘信息的剩余岗位数,向后续被推荐求职者发出第二轮报价,如此继续,直到招聘人数已满或者向所有拟推荐求职者均已发出提供为止。
在上述招聘流程中，由于条件优秀的岗位求职者都愿意去，而条件优秀的求职者各岗位 都愿意录用，很难做到履约率达到百分之百，因此履约率高低是评价平台的推荐系统优劣的 重要指标。这里的履约率定义为：
履约率=所有岗位的签约人数之和/所有拟聘岗位人数之和
请为平台设计招聘求职双向推荐模型，使得履约率指标达到最高。并将招聘岗位与求职者签约成功的结果存放在“resul4.csv”文件中。
三、附件说明
附件1是问题1,问题3和问题4的模板文件,文件均为csv文件,采用ANSI编码。Result1-1.csv:从泰迪内推平台爬取的招聘信息，文件参考表1格式。
Result1-2.csv:从泰迪内推平台爬取的求职信息，文件参考表2格式。表2 result1-2.csv样例.
result3 - 1. - csv:该文档存储每条招聘信息中岗位匹配度非0的求职者,需将结果进行降序排序,具体字段名和样例见表3。
result3 - 2. - csv:该文档存储每位求职者满意度非0的招聘信息,需将结果进行降序排序,具体字段名和样例见表4。
result4.csv:根据履约率最高的模型，提供招聘岗位签约成功后的求职者ID。该结果需对招聘信息ID进行排序,并对每个招聘信息的数据按岗位匹配度降序排序,具体字段名和样例见表5。
2 论文介绍
本篇数学建模论文旨在设计一个招聘求职双向推荐模型，通过匹配招聘信息和求职者信息，实现高履约率的招聘结果。
第一部分为问题一和问题二，分别是数据收集和数据分析。我们从泰迪内推平台的“找工作”和“找人才”页面上获取所有的招聘和求职信息，并将信息保存为CSV文件。针对这些信息，我们分别构建招聘信息画像和求职者画像，并基于这些画像建立岗位匹配度和求职者满意度的模型。根据该模型，我们为每条招聘信息提供岗位匹配度非零的求职者，并为每位求职者提供求职者满意度非零的招聘信息。
问题三则是本篇论文的重点。根据上述招聘流程，我们面临一个复杂的决策问题：如何推荐岗位给求职者，使得平台的履约率最高。我们提出了一个基于内容匹配的推荐模型，既考虑了求职者的匹配度也考虑了求职者的满意度。我们将根据上述模型实现以下步骤：
1.根据招聘信息和求职者信息，计算岗位匹配度和求职者满意度指标。
2.向优质求职者发出第一轮报价，并根据求职者选择最满意的岗位签约，每个求职者只允许选择一个岗位签了约。
3.根据当前各招聘信息的剩余岗位数，向后续被推荐求职者发出第二轮报价，如此继续，直到招聘人数已满或者向所有拟推荐求职者均已发出提供为止。
4.计算履约率，将招聘岗位与求职者签约成功的结果存放在“result4.csv”文件中。
关于模型的实现，我们考虑采用以下步骤：
1.首先，我们需要将招聘信息和求职者信息转换为特征向量。我们可以使用词袋模型将文本数据转换为向量。根据招聘信息和求职者信息构建相应的特征矩阵。
2.计算岗位匹配度。我们将招聘信息的特征向量与求职者信息的特征向量进行点乘运算，得到一组岗位匹配度指标。
3.计算求职者满意度。我们将求职者信息的特征向量与招聘信息的特征向量进行点乘运算，得到一组求职者满意度指标。
4.根据岗位匹配度和求职者满意度指标，对求职者进行排序。将求职者按照匹配度和满意度的综合得分进行排序。
5.向优质求职者发出第一轮报价，并根据求职者选择最满意的岗位签约，每个求职者只允许选择一个岗位签了约。
6.根据当前各招聘信息的剩余岗位数，向后续被推荐求职者发出第二轮报价，如此继续，直到招聘人数已满或者向所有拟推荐求职者均已发出提供为止。
7.计算履约率。根据签约成功的岗位数和求职者数计算履约率，并将招聘岗位与求职者签约成功的结果存放在“result4.csv”文件中。
在模型实现过程中，我们可以通过网格搜索和交叉验证等方法对模型进行调参，以优化模型的性能和准确度。
综上所述，本篇论文提出了一个基于内容匹配的推荐模型，旨在实现高履约率的招聘结果。我们在问题一和问题二中进行了数据收集和数据分析，针对问题三提出了具体的模型实现方法，以达到高履约率的目的。
3 获取方式
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