就业人员画像

基于多维度数据采集（含社保、就业、人才、维权等）与动态标签体系，运用知识图谱技术构建就业人员全息画像，从教育竞争力、就业稳定性、帮扶指数、薪资变化趋势等方面构建就业画像，让使用人员能够全方位、多角度、深层次了解就业人员方方面面的情况。

自动为个人、单位建立“一人一档、一企一档”就业服务档案，针对就业重点群体深入挖掘，构建群体画像，如农民工、在校大学生、高校毕业两年未就业等群体，支持对群体的动态识别和深入分析，推动就业服务从“人找政策”向“政策找人”的根本性转变，为构建“稳就业”长效机制提供核心引擎。

就业人员画像系统，通过汇聚社保、就业、人才、维权等多方面数据，构建人力资源行业个人、企业、机构、产业等数字资产，为构建人力资源高质量数据集提供丰富的数据资源基础。

采集社保、就业、人才、维权等多方面数据，对其进行清洗和整合，保证数据的质量和准确性。数据清洗后，对数据进行结构化处理，同时从数据中提取出与标签相关的特征，特征可以包括服务对象的基本信息、业务行为、社会行为等方面的数据。在特征提取后，为了提高数据处理的效率和准确性，需要对特征进行选择和降维，使用算法和模型对数据进行训练和优化，根据模型输出的结果和设定的规则，生成相应的数据标签。根据不同的应用场景需求，为个人和群体构建各类画像。

管理者可以基于群体管理的能力，定制服务场景。进入场景管理，可进行主动服务场景的配置，选择服务群体，定义服务内容和渠道，即可完成政策找人、主动精准服务场景的配置。

实时捕获求职者简历更新、企业面试反馈、培训课程完成等行为数据，触发画像标签权重调整。跟踪推荐岗位的应聘成功率、培训后的技能认证通过率等指标，反向优化画像模型。通过构建“数据采集、画像生成、精准匹配、动态优化”闭环，实现就业服务从“经验驱动”向“数据驱动”转变。