基于文本挖掘的求职软件顾客评论情感分析

网络求职已经成为了当代人最喜欢的一种求职方式。通过利用各类求职软件可以搜索到大量的职位信息和工作机会,这为找工作提供了便利。针对当下最流行的几款求职软件,收集了相关软件的在线顾客评论信息,通过对评论进行特征词提取、制作词云图、语义网络分析和情感极性特征分析,得出了用户对各求职软件使用的情感极性分布,根据分析的结果为各求职软件提出了改进建议。

基于在线评论数据挖掘分析的求职软件优化研究

在互联网高速发展的背景下,在线求职已成为求职的主要渠道之一。为优化求职软件,基于文本挖掘和数据分析技术,选取下载量最高的6个求职软件从情感分析和分词及词频统计分类的角度进行研究,结果显示,界面设计、消息提示、个性化推荐、职位质量及用户隐私等方面是求职者对求职软件评价的关键因素。建议通过完善App的操作界面、加快信息的更新速度、加入用户个性化推荐、提高企业职位信息的安全性等措施对求职软件进行优化。

用软件找工作

JobSeeker是个专门帮求职者通过因特网找工作的软件。在JobSeeker中集成了国内众多著名的大型人才网站以及针对各地区的职位搜索引擎,为你提供职位遍及各行各业,数量超过百万个,相信必定能帮助你找到一份如意的工作。

微媒体背景下大学生就业指导工作研究

随着我国微媒体信息技术的快速发展,人们在思想以及生活各方面越来越多元化和复杂化,学生的思想观念不断受到冲击,就业观念也在很大程度上受到微媒体信息技术的影响,为大学生的就业带来了一定的机遇与挑战。这就要求教师在辅导学生的过程中要摆脱传统的观念,不断总结教学经验,完善就业指导课程体系,从而逐渐增强学生的就业观念,帮助高校就业指导工作能够更加顺利开展。