基于大数据的在线就业课程推荐系统
基于大数据的课程推荐系统设计与实现
基于大数据的课程推荐系统设计与实现目录一、引言二、课程推荐系统的重要性三、基于大数据的课程推荐系统设计与实现1.数据收集和预处理2.数据分析和处理3.算法模型选择和实现4.系统界面设计和实现四、总结一、引言随着互联网的发展和普及，线上学习成为了越来越多人获取知识和学习技能的重要途径。
然而，线上课程的数量庞大，品种繁多，如何在众多课程中找到适合自己的课程成了一个急迫的问题。
这就需要一种好用的课程推荐系统，从用户的历史记录和行为数据出发，为用户推荐合适的课程。
本文将详细介绍基于大数据的课程推荐系统的设计和实现方式。
二、课程推荐系统的重要性课程推荐系统是一种能够向用户推荐学习资源的计算机软件系统。
它通过收集和分析用户的历史记录、行为数据和其他信息，为用户推荐和他们兴趣爱好、学习目标和水平匹配的课程。
在当今信息时代，课程推荐系统越来越受到人们的欢迎，因为它们可以帮助用户规划学习路径、提高学习效率、节省学习时间、提高学习成果。
对于在线教育平台和课程提供商来说，课程推荐系统也能够帮助他们更好地了解用户需求和提高客户转化率，增加平台或课程的知名度和曝光率，实现商业利益。
三、基于大数据的课程推荐系统设计与实现设计和实现一个好用的课程推荐系统需要多方面技术的支持，例如大数据处理、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、前端和后端开发等。
下面我们将从数据收集和预处理、数据分析和处理、算法模型选择和实现以及系统界面设计和实现四个方面详细阐述基于大数据的课程推荐系统的设计和实现过程。
1.数据收集和预处理数据收集和预处理是构建课程推荐系统的重要首步。
对于大型的在线教育平台来说，由于其较大的用户规模和丰富的课程资源，因此需要采用大数据技术来进行数据的收集和预处理。
在数据收集过程中，需要从多个数据源中获取用户的历史记录、行为数据和其他相关信息，并将这些信息存储到数据库中。
在数据预处理过程中，我们需要针对历史数据进行数据清洗、去重、统计和归一化处理。
基于大数据分析的选课推荐与学业辅导系统研究
基于大数据分析的选课推荐与学业辅导系统研究选课是每个学生大学生活中必不可少的一项重要任务。
然而，随着高等教育的普及和学科的增多，学生们面临着越来越多的选课选择，而对于大部分学生来说，如何选择适合自己的课程成为了一项严峻的挑战。
在现代科技的发展下，大数据分析技术的广泛应用为解决这一难题提供了新的可能性。
因此，本文将研究基于大数据分析的选课推荐与学业辅导系统，以帮助学生更好地选择适合自己的课程，提高学习效果。
一、引言随着高校数量和课程数量的不断增加，学生们在面对选课任务时常常感到困惑。
不同的专业和方向拥有各自的课程要求和学习重点，而学生们面临的问题是如何根据自己的兴趣和需求选择适合自己的课程，以提高学业成绩和个人发展。
此外，学生们也需要针对自己的学业表现进行辅导和指导，以更好地理清学习方向和解决学习困难。
基于大数据分析的选课推荐与学业辅导系统的研究将为学生们提供智能化的服务和个性化的建议，满足学生的学术需求。
二、选课推荐系统研究1. 数据采集与处理选课推荐系统需要收集并处理大量的学生个人信息和课程信息。
首先，学生个人信息可以包括专业、年级、兴趣爱好、学习成绩等，这些信息可以帮助系统了解学生的学习背景和特点。
其次，课程信息可以包括课程名称、内容、难度、教学质量等，这些信息可以帮助系统了解每门课程的特点和学习需求。
2. 基于大数据分析的推荐算法选课推荐系统可以采用基于大数据分析的推荐算法，通过分析学生个人信息和课程信息之间的关联性，为学生提供个性化的选课推荐。
推荐算法可以使用协同过滤算法、内容过滤算法等，根据学生的学习历史和学习喜好，为其推荐适合的课程。
3. 学术需求分析与个性化建议选课推荐与学业辅导系统不仅可以为学生提供选课推荐，还可以根据学生的学术需求进行个性化的辅导建议。
系统可以通过分析学生的学习成绩和学习行为，检测学生的学习困难并提供相应的解决方案。
系统还可以根据学生的学术规划和个人目标，为其提供个性化的学业辅导建议，帮助学生制定合理的学习计划和目标。
基于大数据分析的在线教育推荐系统
基于大数据分析的在线教育推荐系统随着互联网的快速发展和智能设备的普及，在线教育已经成为现代人学习的重要方式之一。
然而，面临着越来越多的在线教育平台和海量的教学资源，学习者往往会感到困惑和挑选困难。
针对这一问题，基于大数据分析的在线教育推荐系统应运而生。
本文将深入探讨基于大数据分析的在线教育推荐系统的实现原理以及其在提高学习效果和用户体验方面的优势。
基于大数据分析的在线教育推荐系统的实现主要包括两个环节：数据收集和数据分析。
首先，系统需要收集学习者的个人信息、学习习惯、学习进度等相关数据，以及教学资源的分类、内容描述等数据，这些数据可以通过学习者的登录信息、学习过程中的交互数据和教师的评价等方式进行收集。
接着，系统使用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，通过算法模型和机器学习的方法，为每个学习者生成个性化的推荐结果。
基于大数据分析的在线教育推荐系统的实现原理主要包括用户画像和推荐算法。
用户画像是将学习者的个人信息、学习习惯等数据进行整合和分析，形成对学习者特征的描述，以此为基础进行推荐。
推荐算法则是根据学习者的画像和教学资源的特征，通过大数据分析的模型和算法进行匹配和推荐。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法、关联规则算法等。
这些算法主要通过挖掘学习者的兴趣、发现资源之间的关联性，提供个性化的推荐结果。
基于大数据分析的在线教育推荐系统具有许多优势。
首先，它能够根据学习者的特点和需求提供个性化的推荐，帮助学习者更高效地找到适合自己的学习资源。
其次，该系统可以根据学习者的学习行为和反馈不断优化推荐结果，提高推荐准确性和满意度。
同时，推荐系统可以通过分析学习者的学习路径和学习进度，为学习者提供有针对性的学习计划和学习建议，提高学习效果。
此外，基于大数据的在线教育推荐系统还能够挖掘资源之间的关联性，为学习者提供更全面、多样化的学习资源。
然而，基于大数据分析的在线教育推荐系统也面临一些挑战和问题。
基于大数据的智能推荐系统的实现与优化
基于大数据的智能推荐系统的实现与优化智能推荐系统是使用算法和技术来为用户提供高质量、个性化和精确的推荐服务的一种信息传递平台。
基于大数据的智能推荐系统是利用大规模数据处理和数据挖掘技术，将用户行为数据和系统内部数据结合起来，为用户提供更准确的推荐结果。
这篇文章将介绍一些大数据技术和算法，以及如何针对推荐系统进行优化。
一、数据处理和模型训练数据处理是推荐系统的基础，其目的是将原始数据转化成对于推荐有用的形式，这包括收集、清洗、处理和转化等环节。
在数据处理的过程中，大数据技术可以提供快速而大规模的计算，这样可以避免用户等待时间过长和低效的计算过程。
在数据处理之后，模型训练可以被认为是构建推荐系统的核心部分。
模型训练是通过将数据作为输入，传递到模型中，应用机器学习算法来训练模型。
在大数据中，数据的产生速度比用户使用的速度快得多，一些技术比如在线计算是必要的。
相较于离线学习，毫秒级别的在线学习可以让推荐结果更为即时和精准。
二、推荐算法推荐算法是实现智能推荐系统的关键，在选择算法时需要考虑到以下几点：1.用户画像：需要根据用户的基本信息、兴趣爱好等特征进行分析，从而得出每个用户的画像。
2.协同过滤：基于用户画像，将相似的用户或商品聚合在一起，进行协同过滤，从而提高推荐准确度。
3.基于内容的推荐：这是通过分析商品内容的相关特征来推荐的算法，可以根据用户的兴趣爱好、历史行为等信息来进行推荐。
4.深度学习：通过神经网络和多层模型，提高推荐系统的智能度和准确度。
三、优化算法优化算法是为了提高系统性能，缩短推荐时延，提高推荐准确度和用户满意度。
常见的优化算法包括多臂赌博机算法、上调/下调法等。
这些算法可以优化推荐结果，提高用户满意度，增加用户留存率。
四、应用场景基于大数据的智能推荐系统具有广泛的应用场景，例如：1.电商平台：通过推荐系统，可以为用户提供最适合的商品，提高购物体验和交易额。
2.旅游平台：通过发现用户的旅游喜好和出行规律，为用户推荐最为适合的旅游线路，提高用户满意度。
基于大数据的智能推荐系统
基于大数据的智能推荐系统随着互联网和移动互联网技术的发展，越来越多的人们开始使用网络进行购物、观影、学习等，这些网络应用产生了海量的数据。
这些数据中包含了丰富的信息，如用户的喜好、购买习惯、网站浏览记录等。
为了更好地服务于用户需求，企业可以利用这些数据，建立智能推荐系统，为用户提供个性化的推荐服务。
本文将从以下几个方面探讨基于大数据的智能推荐系统。
一、智能推荐系统的基本原理智能推荐系统是利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，分析用户行为，挖掘用户喜好，为用户提供个性化的服务。
其基本原理是根据用户的历史数据、行为和兴趣偏好等分析出用户的需求、兴趣和喜爱，进而实现个性化的推荐服务。
智能推荐系统的核心技术包括数据挖掘、机器学习和推荐算法。
数据挖掘是指从大量的数据中寻找隐藏在其中的规律和模式，出现频率较高的模式通常代表了一些重要的特征。
机器学习则是指让机器从数据中学习，识别用户的兴趣和行为模式，进而实现自动推荐。
推荐算法是指根据用户的历史数据和用户当前的行为，计算每个物品的推荐分数，最后将得分较高的物品推荐给用户。
二、智能推荐系统的优势与传统的推荐系统相比，智能推荐系统具有以下几个优势：1.个性化服务智能推荐系统能够根据用户的喜好、浏览历史和购买记录等信息，为用户提供个性化的推荐服务，大大提高用户的体验和购买效率。
2.提高销售额智能推荐系统能够根据用户的浏览和购买记录，为用户提供定制的推荐服务，从而提高销售额。
据统计，智能推荐系统能够提高网站的转换率和销售额，从而提高企业的竞争力。
3.降低人力成本智能推荐系统能够自动分析用户的兴趣和喜好，实现自动化的推荐服务，从而降低了企业的人力成本。
三、智能推荐系统的应用场景智能推荐系统在多个领域有着广泛的应用，下面列举几个典型的应用场景：1.电商推荐电商网站利用用户的购买行为和浏览历史，建立用户画像，为用户提供个性化的购物体验，提高销售额和用户忠诚度。
2.在线教育推荐在线教育网站利用用户的学习行为和口碑评价，建立用户画像，为用户提供定制的课程推荐服务，提高学习效率和用户满意度。
基于大数据的个性化推荐系统
基于大数据的个性化推荐系统个性化推荐系统是现如今互联网产业中的一项重要技术，通过大数据分析和机器学习算法，为用户提供个性化的推荐服务。
本文将从大数据的应用场景、推荐系统的原理与算法、以及个性化推荐系统的发展前景等方面进行详细探讨，以期对基于大数据的个性化推荐系统有一个全面的了解。
1. 大数据的应用场景随着互联网的快速发展，大数据成为了各个行业中的热词。
在电商、社交网络、在线视频等领域，用户产生了大量的数据，这些数据都是宝贵的资源。
基于大数据的个性化推荐系统应运而生，通过挖掘和分析用户的行为数据，能够给用户提供更精准、个性化的推荐内容。
2. 推荐系统的原理与算法个性化推荐系统的核心在于通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。
推荐系统主要分为基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐两种类型。
2.1 基于内容的推荐基于内容的推荐系统通过分析物品的属性和用户的历史行为，将相似的物品进行推荐。
例如，在视频网站上，通过分析视频的标签、演员、导演等属性，将相似类型的视频进行推荐给用户。
2.2 基于协同过滤的推荐基于协同过滤的推荐系统是通过分析用户的历史行为和与其他用户的相似性，来为用户生成推荐结果。
协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
基于用户的协同过滤通过分析用户之间的行为相似性，将与用户喜好相似的其他用户的喜好推荐给该用户。
基于物品的协同过滤则是通过分析物品之间的相关性，将与用户已喜欢物品相似的其他物品进行推荐。
3. 个性化推荐系统的发展前景个性化推荐系统的发展前景非常广阔。
随着互联网的普及和大数据资源的丰富，个性化推荐系统将在各个行业中发挥重要作用。
3.1 电子商务领域个性化推荐系统可以根据用户的购买历史和偏好，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购物的体验，并提升销售额。
3.2 社交网络领域个性化推荐系统可以分析用户的社交关系、兴趣爱好等信息，为用户推荐感兴趣的人或内容，增加用户的社交活跃度。
基于大数据分析的在线教育个性化推荐系统
基于大数据分析的在线教育个性化推荐系统随着互联网技术的发展和普及，在线教育逐渐成为人们获取知识和学习技能的重要方式之一。
然而，面对越来越多的在线教育平台和海量的学习资源，学生往往感到无从选择，很难找到最适合自己的学习内容。
针对这一问题，基于大数据分析的在线教育个性化推荐系统应运而生。
一、在线教育个性化推荐系统的概述在线教育个性化推荐系统是利用大数据技术和算法对学生的学习行为、兴趣爱好、学习特点等信息进行分析和挖掘，从而为学生量身定制个性化的学习资源推荐。
该系统不仅可以节约学生的时间和精力，提高学习效果，还能够激发学生的学习兴趣，提高学习积极性。
二、在线教育个性化推荐系统的工作原理基于大数据分析的在线教育个性化推荐系统主要包括数据采集、数据处理、特征提取、模型训练和推荐结果生成等环节。
首先，系统需要采集学生的学习行为数据，包括学习时间、观看视频时长、学习速度等信息，同时还需要采集学生的个人信息，如年龄、性别、学历等。
这些数据通过大数据技术进行处理和分析，得到学生的学习特点和兴趣爱好等特征。
然后，系统通过特征提取算法对学生的学习特点进行建模。
利用机器学习算法，系统可以挖掘学生的潜在兴趣和学习偏好，从而为学生提供更加精准的学习资源推荐。
接下来，系统根据学生的学习特点和兴趣爱好，通过预先训练好的模型进行学习资源推荐。
这个过程包括根据学生的学习目标和难度需求对学习资源进行排序，同时考虑资源的热度和质量等因素，生成个性化的推荐结果。
最后，系统将推荐结果呈现给学生，学生可以根据自己的需求选择感兴趣的学习资源进行学习。
三、在线教育个性化推荐系统的优势1. 提高学习效果：个性化推荐系统可以根据学生的学习特点，为其推荐最适合的学习资源，避免学生浪费时间和精力在不适合自己的学习内容上，从而提高学习效果。
2. 激发学习兴趣：通过了解学生的兴趣爱好和学习特点，个性化推荐系统可以为学生提供感兴趣的学习资源，激发学生的学习兴趣，增加学习的乐趣。
大数据背景下的智能课程推荐系统研究
基 金 项 目： 辽 宁 省 教 育 科 学“ 十 三 五” 规 划 2016 年 度 课 题“ 依 托 职 业 标 准 的 应 用 型 专 业 课 程 体 系 研 究”（ 项 目 编 号：JG16DB184）； 辽 宁 对 外 经 贸 学 院 2015 年 校 级 创 新 创 业 教 育 改 革 试 点 专 业 信 息 管 理 与 信 息 系 统（ 项 目 编 号： 2015XJCYZY03）；辽宁省民办教育协会 2017 年度教育科研课题“融合创新创业的应用型人才培养模式研究”（项目编号： LMJK2017027）；2017 年教育部“产学合作协同育人项目——创新创业教育改革”（项目编号：201702065056）；2018 年度辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目“创新创业与专业教育融合的专业内涵建设研究与实践”（项目编号： 10841625）。 作者简介：赵泉 (1964—)，男，山西平定人，研究生，教授。研究方向：信息检索、数据分析处理。
０ 引言
随着时代的发展和技术的进步，大学生所接触的信息越 来越多，课程也在数量、形式、内容上发生一些变化。这些 让本来就盲从的学生们增加了选择困难性。这种情况下，如 果有一个推荐系统，学生选择课程会有一定方向。
高校课程门类及课程来源的增多，课程内
容、课程形式等都发生了变化，导致学生选择课程时出现困 难；另一方面，学生对专业、课程的了解及理解深度不足，
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软件开发与应用
信息与电脑 China Computer & Communication
2019 年第 9 期
提取有价值课程信息时比较困难，选课比较被动 [1]。此外， 主要包括以下几方面。
目前学生已习惯于教师将帮助其做出选择。这些情况下，个
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文／陈永康 章美仁
摘要：针对目前在线教育与网络招聘的发展情况，通过对 现有平台运营模式的分析研究，提出构建基于大数据的在线就 业课程推荐系统。本文详细阐述了在大数据时代通过数据分析 将在线教育与网络招聘融合发展的前景及必要性，最后通过实 验，运用Apriori算法和协同过滤算法对真实的在线学习数据，网 络招聘数据以及个人信息进行关联规则挖掘，提供个性化课程 岗位推荐，得出在大数据背景下在线教育与网络招聘融合发展 是未来准确方向的结论。
2、构建基于大数据的在线就业课程推荐系统
2.1 个性化推荐技术 个性化推荐是推荐系统根据用户的个性化特征，如兴趣、 爱好、职业或专业特点等，主动地向用户推送适合其学习需要 或可能感兴趣的信息资源的一种推荐技术。 随着用户的数据种 类与数据量迅速增加，当餐饮、娱乐、学习、健身等平台的数 据汇集到一起时，针对单一用户可提供的个性化推荐服务将不 单单是割裂的餐饮、学习、购物等推荐。如阿里巴巴在云栖大 会上提及的：早年的阿里巴巴，淘宝，支付宝，1688，口碑， 天猫等每一个业务板块都有自己搭建的数据平台，数据共享变 得十分困难。一个统一全部异构的技术平台是未来的方向。在 这样的模式下，用户将会获得更全面，更精确，更有效率和价 值的个性化推荐。而这也是在线教育与网络招聘的发展方向。 此外，通过个性化推荐技术，用户在工作、学习、出游等
然而随着大数据时代的到来，持续增长的课程资源和职位 信息却为用户的选择带了困扰。用户面对海量的职位信息与在 线课程资源时往往难以抉择，不知道所学或所拥有的技能对应 哪些热门就业岗位，不知道什么岗位适合自己，不知道相关岗 位需要掌握哪些课程知识，不知道哪些课程是优质资源。
针对这一现象，我们清楚地认识到，线上的学习就业与 线下的学习就业一样，具有密切的联系，是难以分割，互为因 果的整体。而在他们之间存在一个亟需解决的问题——如何解 决课程自主学习与职业选择之间的关联决策。以大数据为技术 背景，通过对现有模式研究，提出只有以用户个人能力为链接 点，将在线教育与网络招聘融合发展，为用户提供个性化的从 学习到就业一条龙的生态服务才是大数据时代规避数据风险，
通过在线学习就业的融合发展，针对 “在校大学生”、 “应届毕业生”、“在职人员”三类用户群体个人能力培养的 不同诉求设计了五条用户数据分析和资源提供的流程。
1）专业——能力——在线课程 2）在线课程——能力——岗位 3）岗位——能力——在线课程 4）岗位——公司——能力培养 5）能力——岗位——在线课程 五条推荐模式是网络招聘与在线学习在大数据迅猛发展的 背景下，共享并挖掘彼此的用户数据，通过相关数据挖掘、推 荐算法所产生的新的服务模式，也是在线教育与网络招聘利用 大数据这一技术在融合发展之后新的前景。 可以看到，五条新流程都出现了“能力”一词。能力作为用 户最初与核心诉求，是在线学习的最终目的，是网络求职的首要 条件，自始至终贯穿在学习到就业这一流程之中。将其作为新模 式下的核心链接点，在分析用户能力诉求和工作能力的基础上为 用户推荐课程及岗位，在了解用户求职取向的基础上对用户进行 能力培养等等紧密相连的服务模式都可以实现。而实现这些新模 式的首要条件是在线学习与网络招聘的融合发展，充分利用各自 的服务获取用户学习就业数据并在数据分析的基础上进行关联匹 配，为彼此的个性化推荐服务提供重要依据。
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生活活动上的经验也会被推荐给有需求的用户。通过对所有用 户数据的分析获得用户画像，找到并推荐与目标用户具有相似 兴趣偏好的用户或相关的信息资源。以此来满足用户对于信息 资源的个性化需求。
2.2 Apriori算法 Apriori算法的经典实例便是“尿布与啤酒”。通过对商品 购买情况的记录和分析，帮助商家对用户的购买习惯有一个更 深入的了解，从而制定出更优的销售策略。 Apriori算法的基本原理是先从数据集中获得频繁项集，即 将常常共同出现的物品集合作为一个项集，并获得该项集对应 记录出现的次数。将该值除以数据记录的总和以求得项集支持 度，进一步通过与项集中元素的支持度作比获得可信度或置信 度。支持度与可信度是将某一项集的关联分析量化，为判断分 析成功与否提供了重要的判断依据。 2.3 协同过滤算法 个性化推荐技术能克服传统资源检索方式的缺陷，其中， 协同过滤推荐技术是一种应用最为广泛的个性化推荐技术。协 同过滤算法通过对用户视频学习、线上作答、社区讨论、求职 简历、工作履历、课程选择等数据集的挖掘分析后为每一位用 户形成一个用户画像，在此基础上将不同用户画像进行对比分 析，进一步为目标用户寻找到与其兴趣爱好、学习情况等最为 相近的用户集，将他们所关注的项推荐给目标用户。 协同过滤算法实现主要分为数据的表示、最近邻居集的匹 配以及top-N数据集的推荐。其基本原理首先对一个历史数据 集进行数据分析，通过一张i*j的表格呈现历史数据，i和j分别代 表用户和与用户相关的兴趣项。例如：在获取的海量的用户学 习到就业的一系列数据中，用户的视频学习、测验成绩、工作 经历都会被量化作为j中的数据项。当一个新的数据集出现的时 候，就可以通过协同过滤算法进行邻居匹配，为当前数据集找 到“最近邻居”集。并通过余弦相似性和相关相似性度量邻居 集与目标用户的相似程度，最后根据邻居集的数据特称对当前 数据集进行课程或岗位等其它兴趣项推荐。 2.4 算法及个性化推荐的实现 在“在线学习+数据分析+网络招聘”的新模式中，系统采 用python语言制作爬虫，抓取用户信息，在线课程信息与招聘 网职位信息以及与之相关的评论内容。通过Apriori关联算法分 析课程与职位之间的关联规则以及基于就业技能的课程频繁项 集，使用协同过滤算法对就业岗位与在线课程进行推荐与决策 支持。实现了根据用户自身爱好和特长，帮助用户选择符合自 身特点的热门岗位，并对该岗位所需的在线课程进行推荐。 通过Apriori算法，以“能力需求”为链接点，对“在线课 程”“线上岗位”“用户信息”进行频繁项集分析，获取“课 程－能力”“能力－岗位”“能力－用户”之间的关联，从而 获得“课程－岗位－用户”之间关联的频繁项集。通过测试集 数据库对获得的频繁项集检验，不断调整最小支持度获得最 合适的支持度设定值，并进一步计算出符合要求的项集的可信 度。在此基础上，当目标用户选择某一课程或某一岗位时就会 在系统中出现“尿布与啤酒”的��
关键词：大数据；在线教育；网络招聘；推荐系统；融合 发展
引言
随着互联网的快速发展，在线教育与网络招聘随之崛起， 人们的学习模式和求职招聘方式得到了深刻的改变。
在线教育的出现使“教”与“学”得以在不同的时空进 行，打破了时间和空间的阻隔，大大便捷了教学的进行。网络 资源的可共享性使得众多稀缺、珍贵、高质量的教学资源得以 广泛廉价地传播，有效缓解了不同地区教育资源不公平的情 况，促进了教育的公平性。同时，在教与学的过程中，用户的 在线学习，经过线上学习规划，名师视频学习，线上习题测 试，学习论坛讨论等在线学习行为，产生了海量的学习数据。 这些数据对线上教学的进一步优化有十分重要的意义。
★基金项目：浙江省大学生新苗计划项目（2016R430007）。
利用数据价值的最好方式。
1、大数据驱动下在线学习就业融合发展
分析当下在线教育与网络招聘割裂发展的现状，提出“在 线教育+数据分析+网络招聘”的新发展模式。
以数据分析、关联匹配等大数据技术作支持，用户能力培 养为纽带，将“用户”、“学习资源”、“岗位信息”串联贯 通，实现为每一位用户提供个性化的学习就业规划以及相匹配 的学习资源和岗位信息。
网络招聘从兴起到发展的十几年中凭借其速度快、成本低、 招聘范围广、无地域限制、高效便捷等优势快速占领传统招聘市 场。传统的求职就业模式在互联网发展的冲击下被迫转型甚至逐 渐消亡。据艾瑞咨询统计显示：从2014Q1到2015Q4，企业通过 城市公共就业服务机构进行招聘的岗位越来越少，2015Q1同比 减少14.9%，全年总人数减少9.7%；通过公共就业服务机构进 行求职的求职者人数也在不断下降，2015Q1同比减少14.4%， 全年总人数减少7.6%。艾瑞分析认为，在互联网大环境下，传 统招聘模式覆盖率低、效率差、成本高的弊端逐渐显现，同时随 着互联网对各个行业的渗透，传统行业也倾向采用互联网招聘的 方式。传统招聘规模下降显而易见。