基于岗位需求信息驱动的调研数据建模方法及系统与流程

本发明涉及调研数据处理，具体为基于岗位需求信息驱动的调研数据建模方法及系统。

背景技术：

1、随着产业结构升级和经济高质量发展，企业对岗位技能需求日趋多样化与专业化。面对行业数字化转型与智能化发展的新趋势，岗位技能结构不断演化，企业亟需精准、高效地捕捉用工需求变化，推动岗位能力标准的持续优化。同时，现代信息技术为大规模、多源、多维的岗位调研数据采集、分析和应用提供了有力支撑。基于岗位需求信息的数据建模系统，能够整合多源调研数据，动态描绘行业岗位需求画像，为企业招聘、人才培养和课程优化提供科学支撑，促进人岗精准匹配，助力企业和教育高质量发展。

2、例如公开号为cn118861999a的发明专利，公开了一种基于深度强化学习的智能岗位匹配模型建立方法及匹配方法，属于基于计算机数据处理的岗位匹配技术领域。本发明基于构建的原始数据集，对新设计岗位匹配模型进行深度强化学习训练，最终输出求职者简历与公司招聘岗位的匹配度分数；进行相应职位匹配推荐。模型包括特征提取模块和预测输出模块，特征提取模块进行三个维度特征提取及融合，获得多粒度注意力特征表示，预测输出模块采用深度q网络，将岗位匹配问题建模为马尔可夫决策过程。本发明能够全面捕捉求职者和岗位的多维度特征，大大提高了特征表示的丰富性和准确性。通过设计合理的状态空间、动作空间和奖励函数，使模型能够在交互中不断学习和优化匹配策略。

3、例如公告号为cn119249252a的发明专利，公告了一种应用型教育的企业调研数据分析方法及系统，具体涉及一种应用型教育的企业调研数据分析方法及系统。该方法首先对一个企业进行用人岗位信息调研，获取调研数据样本，然后对调研数据样本中的地区、职业、岗位、职业角色、行动场、工作情境进行聚类，在对工作情境进一步深度分析过程中，充分考虑不同地域之间企业所出现的本土化特征，通过横向以及纵向的对比，将不同岗位、不同职业在不同真实工作任务、环节下的差异进行提取，使得对企业调研数据的分析更加真实，且增强了调研内容的精确度与结构化程度，进一步为应用型教育的人才培养目标和过程提供充分依据。

4、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

5、在岗位需求数据调研中，往往出现表面上的岗位同质化现象，其中许多共性其实源自数据采集过程中的模板化描述、行业惯用语和企业间抄袭，并不代表真实的市场需求，导致调研结果中岗位技能存在伪共性和技能结构性错配，这种数据失真会误导模型学习，影响数据分析的科学性和人才培养的针对性。

6、因此，针对以上问题，亟待需要基于岗位需求信息驱动的调研数据建模方法及系统。

技术实现思路

1、解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于岗位需求信息驱动的调研数据建模方法及系统，解决了由于岗位需求数据存在模板化采集和企业抄袭现象，导致调研结果中的岗位需求数据结构性失真的问题。

3、技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于岗位需求信息驱动的调研数据建模方法，包括以下步骤：s1，实时采集岗位需求数据，对岗位需求数据进行数据预处理；s2，根据预处理后的岗位需求数据，判别岗位技能要求的异质性水平，并根据异质性水平判别结果，进行分级预警；s3，基于异质性水平判别结果，利用预处理后的岗位需求数据，进行岗位技能的伪共性检测，根据伪共性检测结果构建动态优化机制；s4，结合预处理后的岗位需求数据，分析各岗位技能和整体技能的错配程度，并根据各岗位技能和整体技能的错配程度，采取技能错配调控措施；s5，融合岗位需求数据、伪共性检测结果、各岗位技能和整体技能的错配程度，构建可视化反馈机制，实现自学习和优化闭环。

5、进一步地，实时采集岗位需求数据，对岗位需求数据进行数据预处理的具体过程为：实时采集岗位需求数据，岗位需求数据包括：岗位发布时间、岗位名称、行业类别、职责内容、技能条目、技能要求文本、工作待遇、用工形式、岗位数量、企业信息、从业者技能文本；并对每条岗位需求数据打上采集时间、企业类别、行业类别、地理位置的元标签；对岗位需求数据进行数据格式标准化，包括岗位名称、职责内容、技能要求文本核心字段统一；针对重复、冗余和无效的岗位需求数据，采用智能去重算法以及nlp去噪技术，剔除噪音信息；将岗位发布时间和采集时间统一转换为标准格式；同时对岗位需求数据进行归一化处理；构建岗位需求数据库存储岗位需求数据；并通过岗位需求数据构建专业技能本体库和同义词词表，对同义的技能要求文本、从业者技能文本、职责内容进行语义归一化处理，进行岗位要素的标准映射和标签化。

6、进一步地，根据预处理后的岗位需求数据，判别岗位技能要求的异质性水平的具体过程为：针对同一岗位，统计调研中参与采集的企业总数；获取某一企业关于这个岗位的技能条目并统计技能条目总数，并对每家企业关于这个岗位的技能条目进行分析，与其它企业对比，统计只在这个企业出现、在其他企业一个都没有出现的技能数量记为第i家企业独有技能条目数；获取岗位的技能要求文本，用bert模型对技能要求文本进行处理，把一条技能要求变成一个固定长度的数字向量，从而得到技能要求向量，对技能要求向量，通过计算欧氏距离的方法，求出所有技能要求向量两两之间的距离，再将所有距离相加求平均值得到第i家企业同岗位技能要求的平均文本距离；将第i家企业同岗位技能要求的平均文本距离与距离调节权重因子相乘，再加上第i家企业独有技能条目数得到企业岗位技能异质性复合值；用企业岗位技能异质性复合值除以技能条目总数得到企业岗位技能异质性比例；基于企业总数，计算所有企业的企业岗位技能异质性比例，并求平均值得到岗位技能结构分散程度值。

7、进一步地，根据异质性水平判别结果，进行分级预警的具体过程为：对于每一类岗位，计算岗位技能结构分散程度值，将技能结构分散程度值与技能分散阈值t1和t2进行对比；当岗位技能结构分散程度值小于或等于t1时，识别为存在伪共性风险，触发后续伪共性检测流程：对岗位技能要求进行真实共性置信度复核和调研数据模板调整；优化调研问卷及数据采集规则，过滤模板化和无效的岗位描述；当岗位技能结构分散程度值大于t1且小于或等于t2时，仅保持持续关注和动态监测；当岗位技能结构分散程度值大于t2时，识别为描述无序风险，生成描述无序预警提示，基于历史岗位需求数据生成优化建议和标准化的岗位描述模板，推荐描述规范与标准字段，实时推送至数据采集入口，并进行数据采集前端的模板自适应调整。

8、进一步地，基于异质性水平判别结果，利用预处理后的岗位需求数据，进行岗位技能的伪共性检测的具体过程为：接收存在伪共性和描述无序风险的岗位，获取包含伪共性和描述无序风险岗位的所有企业的岗位需求数据，统计得到企业集合、行业集合和发布时间集合；检索技能要求文本，统计包含某一项技能s的企业得到技能项s出现的企业集合；获取所有伪共性和描述无序风险岗位的行业类别，检索并统计涉及技能s的行业得到技能项s出现的行业集合；获取岗位发布时间，统计出现技能s的所有时间段得到技能项s出现的发布时间集合；同时统计所有技能要求文本中有技能s的不重复企业数量；找出所有岗位需求数据中，既属于企业集合、又属于行业集合、同时属于发布时间集合，并且包含技能s的每一条岗位需求数据，将岗位需求数据条数相加得到技能s出现的三维组合数；将技能s的不重复企业数量加1后取自然对数得到企业分布广度调节因子；同时计算调研期间全体企业集合、行业集合和发布时间集合三维交集下的组合总数；将技能s出现的三维组合数与企业分布广度调节因子相乘得到技能跨维度分布广度值；用技能跨维度分布广度值除以组合总数得到岗位技能项s的真实共性置信度值。

9、进一步地，根据伪共性检测结果构建动态优化机制的具体过程为：计算每项技能要求的真实共性置信度值，将真实共性置信度值与置信度阈值进行比对；当真实共性置信度值小于或等于置信度阈值时，视为伪共性和模板化伪相关，立即从后续岗位需求数据采集中屏蔽这一项技能描述，并实时调整调研问卷与岗位描述模板，优化技能采集字段，动态过滤和屏蔽无效技能字段；当真实共性置信度值大于置信度阈值时，视为真实共性，将真实共性的技能项列入重点技能清单，驱动岗位模板自动更新、岗位技能要求文本字段智能补全，并进行岗位描述模板、招聘标准及人员发展路径的自动推荐与智能适配。

10、进一步地，结合预处理后的岗位需求数据，分析各岗位技能和整体技能的错配程度的具体过程为：统计调研所涉及的岗位数量，并获取各个岗位的技能要求文本和从业者技能文本，分别得到岗位技能要求集合和从业者技能集合；统计岗位技能要求集合中有、但从业者技能集合没有的技能的个数得到技能缺失数；统计从业者技能集合中有、但岗位技能要求集合没有的技能的个数得到技能冗余数；取岗位技能要求集合与从业者技能集合的并集得到总技能数；将技能冗余数与冗余权重因子相乘，再加上技能缺失数得到岗位技能错配数，用岗位技能错配数除以总技能数得到岗位技能错配程度值；基于岗位数量，对所有岗位的岗位技能错配程度值进行累加并求平均值得到整体技能错配程度值。

11、进一步地，根据各岗位技能和整体技能的错配程度，采取技能错配调控措施的具体过程为：对每个岗位技能错配程度值和整体技能错配程度值实时监测，一旦岗位技能错配程度值超过错配阈值，生成技能错配预警提示，并标记到可视化面板，同时联动岗位描述模板，调整和优化岗位的技能要求文本字段，动态过滤冗余技能项，精准修正岗位描述；识别错配高发的技能，整理成清单，对调研问卷、岗位标准与岗位描述模板进行自适应推荐和持续优化；对错配类型进行细分统计，将所有错配程度值进行归档，并构建错配案例库，周期性生成趋势分析图表和报告；持续采集岗位需求数据，进行技能错配程度值参数调优。

12、进一步地，融合岗位需求数据、伪共性检测结果、各岗位技能和整体技能的错配程度，构建可视化反馈机制，实现自学习和优化闭环的具体过程为：对岗位真实共性与伪共性分布、技能错配情况进行多维度可视化展示，实现用户按行业、地区、企业及岗位类型灵活筛选与深度钻取；构建交互式反馈机制，支持人工对伪共性及错配案例进行在线标注、纠正和意见反馈，采集人工修正数据进行参数调优；生成岗位共性、技能错配和行业趋势分析报告，定期对错配案例库与参数进行自学习迭代更新，实现智能分析与优化的闭环更新。

13、本发明第二方面提供了基于岗位需求信息驱动的调研数据建模系统，包括：多源岗位数据采集与预处理模块，用于实时采集岗位需求数据，对岗位需求数据进行数据预处理；岗位需求内容特征建模模块，用于根据预处理后的岗位需求数据，判别岗位技能要求的异质性水平，并根据异质性水平判别结果，进行分级预警；伪共性检测与真实共性提取模块，用于基于异质性水平判别结果，利用预处理后的岗位需求数据，进行岗位技能的伪共性检测，根据伪共性检测结果构建动态优化机制；岗位技能错配结构性分析模块，用于结合预处理后的岗位需求数据，分析各岗位技能和整体技能的错配程度，并根据各岗位技能和整体技能的错配程度，采取技能错配调控措施；智能可视化与反馈模块，用于融合岗位需求数据、伪共性检测结果、各岗位技能和整体技能的错配程度，构建可视化反馈机制，实现自学习和优化闭环。

14、有益效果

15、本发明具有以下有益效果：

16、（1）、本发明，通过岗位需求数据的实时采集与预处理，完成岗位数据标准化、归一化和噪音过滤，确保下游分析和建模基于真实、高质量、结构化的多维数据，有效支撑复杂岗位场景下的需求动态演变分析。

17、（2）、本发明，利用岗位技能结构分散程度与共性置信度算法，区分真实共性和模板化伪共性，针对伪共性项自动调整调研问卷和岗位模板，避免低质量和无效信息干扰，提升行业调研和标准制定的科学性与精准性。

18、（3）、本发明，通过错配率计算，实时监测岗位与从业者技能的结构性偏差，针对错配高发岗位与技能，联动岗位模板和数据入口优化技能字段和推荐内容，持续降低岗位技能错配率，增强人岗匹配效果。

19、（4）、本发明，融合数据驱动的可视化分析、周期性报告与交互式反馈，实现岗位技能共性、错配趋势和调优参数的闭环自学习，不断优化知识库与参数，助力企业、行业和教育端实现岗位能力标准的智能升级和精细化人才培养。

20、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。