基于大数据的软件行业招聘市场需求预测

为更好地解决招聘市场供需知识不对称问题,本文面向软件行业招聘领域,将多源跨平台的网络招聘信息进行自动采集与集成。首先,结合自然语言处理技术与招聘领域知识,对招聘信息中的企业、职位进行实体识别和关系抽取;其次,采用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型构建招聘需求和招聘主题之间的语义关系;最后,综合隐马尔科夫模型、深度学习方法对招聘市场需求进行预测,以期为招聘企业、求职者以及高校提供一定的参考作用。

数据挖掘在国产电影总票房预测中的应用研究

票房是衡量电影市场发展的重要因素之一。将已有对影响电影票房因素的研究与国产电影市场的实际情况相结合,借助数据挖掘技术,利用爬虫技术爬取多个网站中的国产电影数据,选取电影类型、短评次数、百度指数、主创品牌度等对国产电影总票房具有显著正影响的因素作为特征,采用多元线性回归模型对国产电影总票房进行有效预测,以期为国产电影投资者和制作者提供一定的参考价值。

基于招聘网络大数据的软件行业相关人才需求的挖掘与分析

为了解决软件行业的“用工难”和“就业难”问题,笔者利用互联网招聘数据对软件类岗位招聘需求信息进行挖掘与分析,运用自然语言处理和中文分词技术对招聘信息进行文本预处理,自动抽取招聘信息中的职位信息,利用规则将岗位类型分为高级软件开发工程师和软件工程工程师,从城市需求、工作经验等角度对不同软件类招聘岗位的需求特征进行有效挖掘与分析,以期为招聘企业、求职者和高校提供决策指导。