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一种基于大数据的退役军人职业规划方法及系统 

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申请/专利权人:君之福(北京)科技有限公司

摘要:本发明属于职业规划技术领域,具体提供一种基于大数据的退役军人职业规划方法及系统,其中方法包括:根据职业分类词库找到合适军人岗位数据,并构建自有知识图谱;使用Scrapy分布式爬虫抓取招聘网站数据;根据知识图谱清洗所述招聘网站数据使岗位归属到具体行业并展示。该方案通过人工智能及大数据技术,获取并分析全国各地就业市场中适合退役军人的千万级岗位数据,以便退役军人清晰了解岗位需求,正确评估自身能力,作出学历教育、技能培训或者就业创业选择。通过全面采用计算机科学技术,方便对企业资源进行统计管理,从而为每年退役军人提供极具竞争力的就业机会,大力的推动了社会政治经济的发展,智能化还能减少人为的失误,准确方便。

主权项:1.一种基于大数据的退役军人职业规划方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,根据职业分类词库找到合适军人岗位数据,并构建自有知识图谱;S2,使用Scrapy分布式爬虫抓取招聘网站数据;S3,根据知识图谱清洗所述招聘网站数据使岗位归属到具体行业并展示;所述S3具体还包括:设置一个10~30秒的停歇时间,并引入代理,接着浏览器能够执行服务器返回数据中的JavaScript代码,从而使得能够获取到想要的数据,引入BeautifulSoup解析网页数据,分析网页数据找到数据的接口地址,抓取数据灌入kafka消息队列;所述S3具体包括:使用Maxwell数据同步工具将业务数据同步到kafka消息队列中,使用Flume清洗工具消费kafka消息队列中的数据,根据知识图谱清洗数据使岗位归属到具体行业、格式化具体数据并落盘,以及将数据再次发送到kafka消息队列供用户查阅;所述S3中消费kafka消息队列中的数据具体包括:将数据放入到Kafka对应的主题,接下来在DWD层对数据进行动态分流,将不同的流写入到对应的Kafka的Topic中,进行动态分流;所述S3具体包括:首先,通过读取配置表信息进行分流的,通过FlinkCDC读取配置表信息,判断数据是放到主流中写到kafka中的事实数据还是放到侧输出流中要写到kudu的维度数据;然后,在DWM层做聚合,为DWS层的一些聚合指标的获取提供服务并减少重复计算,在维度关联时,去kudu里去查询维度表,在这里进行维度查询的优化;再然后,将聚合统计好的指标写入到Clinkhouse数据库,使用ADS层作为可视化工具提供一个数据服务的接口,由所述接口来获取ClickHouse数据库中的数据,并且提供给可视化工具;最后,使用SpringBoot进行数据接口的编写,实现读取ClickHouse数据库并以可视化的方式展示到easyv数据大屏供用户查阅。

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