基于文本挖掘的数据科学职业技能抽取及可视分析毕业设计Python网络爬虫文本挖掘数据分析【源代码+数据集】

第一阶段：数据收集和预处理 1.数据获取：从某招聘网站抓取招聘岗位数据 搜索关键词“数据科学”爬取职位描述数据→形成职位信息语料库（实验数据集） 2.数据预处理→形成结构化职位信息语料库 第二阶段：职位聚类与分析 3.得到top X 职位名称（如：10个最常见的职位；或按照阈值：所有至少有50条信息发布的职位）（需要根据数据情况调整）（可视化图表） 4.每个top职位下形成一个整合该职位信息发布的语料库 5.比较不同top职位间的相似度→得到相似度矩阵（可视化图表） 6.聚类→top职位层次聚类（可视化图表） 第三阶段：技能抽取与分析 7.识别2中不同名词短语（职业技能） 8.计算短语频次→最高频短语（top X技能） 9.按照top职位分别计算高频技能→各职位对应top X技能 10.聚类→top技能聚类（功能分组）