网络求职 机会多 陷阱多 挑战更多
【情节概览】：求职，是每个人学子走向社会的必经之路，也是实现个人价值最为常见的方式之一。在这里，我们讲的并不是大数据时代下涌现出的大数据相关的岗位，也不是介绍大数据促进IT就业机会，而是：如何通过大数据让“对”的人才更好、更快地在“对”的岗位“上位”。
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网络求职，是广大求职者找工作的一种重要途径。从开始之初的简历制作、投放技巧到面试技巧等等，其实说的都是一个问题——以更好的技巧来找到更好的岗位。如果说传统的网络求职更多的是投机取巧的话，那么大数据时代下的网络求职则是智能分析——当然，这种智能化既有利于招聘者也有利于求职者。
找到称心如意的工作并不容易
网络上的每一秒钟，都有人在发电子邮件、在线交易、观看视频、内容检索等等。而网络求职更多的就是内容检索。1秒钟背后的上万亿URL，要求的是高效的数据检索和算法。互联网搜索经历了数据、信息到知识、智慧搜索的发展过程。目前的搜索引擎正处在从信息搜索向知识搜索发展的阶段（知识搜索可以理解所输入的关键词的意义，并反馈正确的结果。）
近年来，在搜索领域出现了一种基于语义的分析搜索技术，这种技术在招聘求职行业拥有广泛的用途。通常来说，招聘流程包括三大过程：异构数据转化成同构信息、筛选并提炼信息、信息高效存储和推送。由于文化背景、语言背景、教育背景等不同而造成的表达方式不同，会导致人才简历、招聘启示、用户行为在表现方式上的不同。通过语义分析技术将它们转化成可以对比、关联、筛选的同构信息 ，并将合适的人才信息与合适的岗位信息进行匹配。
【总结分析】：单纯看求职者简历，数据量再大也不属于大数据；仅凭招聘启示，再复杂多样的表达方式也同样不属于大数据。如何更智能、更高效、更准确地为人才和雇主搭建起桥梁，才是大数据应用的精髓所在。
语义搜索应用及发展趋势
一方面，企业主需要有更多渠道来寻找更具有成长价值的人才，而在网络这个平台上，由于海量求职信息（包括不相关的信息）的充斥，使得企业主寻找合适人才的时间成本和资金成本都很高。广大猎头在市场上得以快速发展就是最好证明；
另一方面，应聘者需要更准确地寻找到自己适合的成长平台（个人去适合企业和产业环境，反之不成立）。通过网络途径，将自己的教育背景、从业经历、技能特长等固化到个人属性之中，并以此对海量数据信息进行筛选分析，找到称心如意的岗位。
语义搜索能理解工作和技能的特征，识别同一个词在不同语境中不同的语义。一方面把简历和职位信息映射到语义网络中去，另一方面把用户搜索和用户行为也映射进去，最终通过语义网络实现精准搜索和匹配，将招聘者或求职者从搜索和分析工作中解脱出来，让二者的匹配能达到最优。
