基于LDA的招聘信息中技能要求提取与量化1

【基于LDA的招聘信息中技能要求提取与量化】 在当前的就业市场中，求职者往往需要根据自身技能来选择合适的岗位。然而，招聘信息中的技能要求分析通常被忽视，尽管这对求职者评估自身是否符合岗位需求至关重要。本文针对这一问题，采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型，对实习招聘信息中的技能要求进行提取和量化，以“数据分析”实习生岗位为例，旨在揭示专业技能对薪资的影响，并为求职者提供更精准的岗位信息。 研究的目的是通过爬取实习僧网站上的“数据分析”实习岗位信息，对职位描述进行文本预处理，包括分句、分词、去除停用词和低频词，然后构建tf-idf文档矩阵，最终运用LDA模型提取与专业技能相关的句子。预处理后的文本能清晰反映出职位的类别，如工作任务描述、专业要求、技能描述和通用素质等。 在数据获取阶段，使用Python的request库抓取实习僧网站上的实习信息，涉及多个变量，如实习地点、学历要求、实习天数、实习时长、薪资、职位描述和福利等。数据涵盖了北京、上海、广州等多个城市的351条实习信息，涉及计算机、互联网等多个行业。 LDA主题模型的应用是关键步骤，它能从职位描述中挖掘出潜在的主题，如“数据整理”、“软件操作”（如Excel、SQL）和“逻辑思维能力”等。通过LDA，我们可以识别出哪些技能是招聘方最为看重的，这些信息对于求职者调整学习方向和提升自身技能具有指导意义。 此外，本文的量化技能要求部分，旨在将提取的技能与薪资等相关因素关联起来，分析专业技能对薪资的影响。这将帮助求职者理解掌握哪些技能可能带来更高的薪资待遇，从而更有针对性地提升自己的竞争力。 基于LDA的招聘信息技能提取与量化方法为求职者提供了对职业要求的深入理解，有助于他们更好地评估自己的技能匹配度，并据此制定学习计划和求职策略。同时，这种方法也适用于其他岗位和要求的分析，对高校学生了解不同职业领域的需求、规划职业发展路径具有积极的指导作用。