"国内网站招聘岗位需求特征挖掘及其应用研究" 本文主要研究了国内网站招聘岗位需求特征挖掘及其应用。随着互联网的普及和招聘市场的扩大,高校毕业生的数量也在增加,但求职者面临着更高的要求,企业对人才的需求也在变化。高校不能及时了解当前市场对于人才各方面能力的需求,造成了严重的就业压力。 本研究选取数据类岗位和计算机科学与技术专业岗位为例,通过网络爬虫技术采集多个招聘网站数据源的招聘文本,并利用自然语言处理技术和机器学习等构建了相对完善的招聘词典。然后,从多个维度对招聘岗位的需求特征进行分析,弥补了传统调研、人工编码、统计分析等方式浪费资源的缺陷。 研究发现,招聘网站的招聘信息中包含有企业对于求职者各方面技能的要求,可以反映出市场对于人才的需求。通过对招聘岗位的需求特征进行挖掘,可以帮助高校更好地了解当前市场对于人才的需求,提高高校毕业生的就业竞争力。 本研究的贡献在于,提出了基于网络爬虫技术和自然语言处理技术的招聘岗位需求特征挖掘方法,能够快速、高效、智能化的实现对岗位需求特征的挖掘。该方法可以应用于招聘市场,帮助高校和企业更好地了解人才需求,提高人才选拔和培养的效率。 知识点: 1.国内网站招聘岗位需求特征挖掘:通过网络爬虫技术和自然语言处理技术,采集招聘网站数据源的招聘文本,并对招聘岗位的需求特征进行分析。 2.招聘词典的构建:通过对招聘文本的分析,构建了相对完善的招聘词典,能够反映出市场对于人才的需求。 3.招聘岗位需求特征的挖掘:通过对招聘岗位的需求特征进行挖掘,可以帮助高校和企业更好地了解当前市场对于人才的需求。 4.基于大数据的招聘市场分析:通过对招聘网站数据源的分析,可以了解当前招聘市场的趋势和特征,帮助高校和企业更好地了解人才需求。 5.自然语言处理技术在招聘市场中的应用:自然语言处理技术可以应用于招聘市场,帮助自动化地分析招聘文本,提高招聘效率和准确性。
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