就业信息库的制作可分为基础信息收集、分类管理、技术平台搭建三个核心环节，具体如下：
一、基础信息收集与分类管理
- 收集渠道包括企业投递简历、高校就业数据、国家就业政策等，需建立多维度分类标准（如职业能力、专业、经验年限等）。
- 对简历进行电子化归档，按日期、分类文件夹存储，突出简历可单独归档。
信息筛选与维护
- 设定归档期限（如1年），过期信息需销毁并记录；保留面试用过或淘汰的简历用于后续分析。
- 定期更新数据库，确保信息时效性。
二、技术平台搭建
系统架构设计
- 采用数据仓库技术，整合源数据库（如DB2、SQL Server）与数据仓库，通过ETL流程实现数据标准化与加载。
- 支持多用户访问，包括教育机构、企业招聘方和求职者，提供信息查询、自动匹配等功能。
开发技术选型
- 前端使用Vue.js、HTML/CSS/Javascript，后端采用Node.js与Express框架，数据库选用MySQL 5.7。
- 通过数据挖掘工具实现求职者与岗位的智能匹配。
三、应用与优化
功能模块开发
- 包含简历检索、人才库管理、政策分析、匹配推荐等核心功能，支持按条件筛选与排序。
- 开发辅助工具（如统计报表、就业趋势分析），提升管理效率。
持续优化与扩展
- 根据用户反馈调整分类标准与功能模块，定期评估数据质量与系统性能。
- 结合遗传算法等先进技术优化匹配算法，提高成功率。
总结：
就业信息库建设需兼顾数据管理规范与技术系统支撑，通过分类存储、智能匹配与持续优化实现高效人力资源配置。
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