论文关键词：就业信息服务　语义Web　本体

　　 论文摘要：阐述了现有就业信息服务平台的不足，指出了将语义Web技术应用于就业信息平台的优势，综合分析了语义Web在就业信息服务平台中应用的整体框架，介绍了资源本体的功能、开发过程及相关操作。
　　
　　 一、本体模型的基本概念
　　
　　 本体为知识库的建立提供一个基本的结构和一套概念及术语来描述某一领域，并且获取该领域的本质概念结构，这些都是通过本体分析完成的。然后，知识库就可以运用这些术语来表达现实或者虚拟世界中的正确知识，本体分析就是明确知识的结构。知识处理较为可行的方案是Berners Lee提出的语义Web结构。
　　 在高校就业信息系统中，由于该系统要为人才的供需双方提供服务，因此一方面系统要存储并发布毕业生的有关信息，以方便用人单位的检索；另一方面要存储并发布企业招聘信息，方便学生查询。因此，在高校就业信息系统中需要为毕业生和用人单位创建本体。
　　
　　 二、语义网就业信息服务平台框架
　　
　　 就业信息服务的核心内容是存储各种人才的供需信息，并提供良好的资源访问和信息检索方式，方便企业用户或毕业生进行信息查看和检索；同时还要便于用户对资源的管理，系统能够根据用人单位的用人热点给毕业生以提示，或根据毕业生的特点推荐用人单位等。就业信息服务平台的规划如下：
　　 毕业生通过注册可以将信息发布到就业信息服务平台中，在后台数据库中保存，企业也可以将企业信息和招聘信息发布到平台中。注册用户经过登录后即可维护自身相关的信息资源，企业用户可通过企业入口登录，管理企业信息，如企业所属行业、企业性质、员工构成、人才需求等相关信息；学生用户登录后可维护自身相关信息如所学专业、取得的行业资格、特长、对职位的期望等等。管理员主要进行系统的整体维护和用户的管理等基础维护性工作。企业和学生可以在资源本体的基础上，实现高效率的信息交互和检索。
　　
　　 三、本体的构建
　　
　　 （一）基本思路
　　 资源本体是语义Web建设的关键，是各类资源重用和共享的桥梁，构建就业信息资源本体主要需要考虑如下问题：
　　 1.将资源自身的信息以元数据表示。元数据是关于数据的数据，目的是提供数据的含义，元数据可包括资源名称、类别、存储位置、内容等，元数据通常用XML和RDF进行描述。
　　 2.建立资源本体词汇表。它定义了领域知识的特定术语及其关系，在本体词汇表中，必须明确指明各术语的概念，确定术语之间的约束关系和映射关系，反映出资源的结构和它们之间的联系。
　　 （二）本体概念设计
　　 1.决定高校毕业生就业本体的服务领域及其使用范围。该本体本校高校毕业生就业问题所涉及的相关内容，成熟后可以此为基础再扩展到省内高校就业信息系统。该本体需要解决毕业生对就业的需求、用人单位对毕业生的需求，本体有哪些类、那些属性，信捷职称论文写作发表网，以及供需双方的信息如何匹配的问题。
　　 2.确定高校就业本体词汇。高校毕业生就业本体的建设在包含对人才关键观测点的同时符合相关教育部相关规范。所采用的词汇以毕业生就业所需的基本资料为基础，再结合用人单位及相关领域的需求。系统设计的毕业生就业本体中主要的类别有学生（student）、用人单位（enterprise）、高校（university）、学生所在院系（department）、专业（speciality）、企业主管部门（Authorities）、地址（address）、单位（unit）、企业单位招聘信息（employinfo）等。
　　 3.定义领域类别及决定类别、子类别的阶层关系。系统的本体间类别的关系比较简单，类别student、speciality、address、department为毕业生就业中一般类别；另外Authorities、university、comprise为unit的子类别。
　　 （三）创建毕业生就业本体
　　 根据前述对建立应用领域的本体论方法和概念设计的讨论，建立高校就业领域本体，再将现实世界的内容作为实例加入到高校就业系统本体论中。该本体以RDF/XML描述逻辑为基础，利用Protege3.2应用程序作为本体的设计和开发工具，建立毕业生就业本体。其中，有关毕业生的部分本体描述过程如下：首先定义命名空间，然后对基本概念进行定义定义属性，具体代码省略。
　　
　　 四、本体的操作
　　
　　 在创建完本体之后，系统要根据本体进行信息资源的组织与查询，我们选用Jena作为本体操作的工具，它提供了丰富的API能帮助我们对本体进行创建、读写和检索等操作，具体代码省略。
　　
　　 五、总结
　　
　　 将语义web应用到就业信息服务中，能够弥补现有平台资源分散、检索结果不精确的不足，能够在现有的基础上有效的提高人才供需双方的沟通透明度。在本文的基础上我们已经完成了本体模型的构建，接下来将在现有就业信息服务平台的基础上逐步探索实施。在我们开展的小范围实验过程中发现这种方法是有很大的发展空间的，在未来必将改变就业信息系统的应用状况。
　　 参考文献：
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