毛清华 汪泽龙 谢泽文 张强

（1.燕山大学，河北 秦皇岛 066004；2.燕山大学里仁学院，河北 秦皇岛 066004）

随着“德国工业4.0”“美国先进制造伙伴计划”“中国制造2025”三大国家制造战略的提出，世界进入智能制造时代。智能制造对从业人员胜任能力提出了全新的要求，这就需要人才培养单位和从业者迅速做出适应性变革[1]。制造业是工业工程人才的基础性和主导性就业行业，智能制造背景下用人单位的工业工程岗位需求特征是人才培养单位调整培养方案的基本依据。我国高校工业工程人才培养体系与企业实际需求存在一定的内容和时间脱节，不同企业对工业工程岗位的胜任要求也有所不同[2]。传统上，培养单位通过访谈调查等方式了解用人单位的岗位需求特征，据此调整专业人才培养方案，存在样本容量小、多样性差和调查成本高、效率低的缺陷，通过网络招聘数据挖掘分析，构建智能制造背景下工业工程岗位画像，可以有效克服传统方法的缺陷，帮助高校更好地培养工业工程人才和从业人员更好地成长发展。

一、数据挖掘应用概况

国外将数据挖掘应用于招聘管理比国内早。Todd，Mckeen&Gallupe（1995）收集报纸上加拿大和美国信息相关岗位的信息，对其进行关键词处理，统计分析关键词出现的频率，在一定程度上刻画了岗位特征[3]。Resnick&Varian（1997）首次提出了“推荐系统”[4]。Lee（2006）通过对信息管理技术岗位的相关信息进行挖掘与分析，建立技能分项目录，奠定了字典的雏形[5]。Smith &Ali（2014）收集招聘程序员的相关岗位信息，利用关键词对比技术，分析编程语言的市场份额情况，为计算机科学与技术课程设置提供了市场化参考[6]。……