基于数据挖掘的Web招聘信息相关性分析

通过对Web招聘信息及其挖掘的分析研究,建立了基于数据挖掘的Web招聘信息分析模型,并运用该模型对招聘网站上计算机类专业、职位需求进行相关性分析。

基于语义的Web招聘信息抽取关键技术的研究

随着互联网技术的应用,大量求职者期望能从招聘网站中快速、精准获取有用信息,因此分析并抽取这些网站中的招聘信息具有实际应用的价值.针对Web信息抽取技术在招聘信息系统中的应用,提出了一种基于语义的Web招聘信息抽取的方法,首先是构建主题蜘蛛程序抓取网页,然后对预处理过的网页中的命名实体进行识别.经测试采用本文提出的方法进行信息抽取是可行的,命名实体识别的准确率和召回率能达到71%以上.

基千爬虫技术的web招聘数据挖掘研究

【目的/意义】挖掘和分析网络招聘数据中的工作信息,发现大规模网络数据中的知识。【方法/过程】数据采用网络爬虫技术获取,多态数据进行数字化,中文分词、去重复和停止词过滤。【结果/结论】大数据相关职业的职业差距仍然很大,一线城市占据了大多数职位,与大数据相关的职业具有一定的特点,如教育和专业要求。【局限/改进】因为每个招聘网站的发布格式不统一,数据的重复使得数据清理过程十分烦琐,利用深入学习进行改进。

WEB招聘数据监管平台

采用网络招聘模式,能够使时间和空间变得不再被约束,公司不需要被寻纳人才资源所忧伤,应聘人员也不再疲于奔命。文章构建了WEB招聘数据监管平台,并对相关技术介绍,包含B/S架构,数据库策略。进而给出系统需求解析,包含技术可行性,经济可行性,操作可行性。进而给出系统整体设计,包含系统的运行状况以及网络模式,系统的整体性能构建,此外,给出系统各部分设计,包含个人用户部分,企业使用者部分,企业管理员部分以及数据库构建。

国内主流编程职业结构研究——基于招聘网站信息的挖掘分析

当今大学课程所学内容与社会所需人才要求依旧存在脱节现象,大部分大学生对自己专业或感兴趣的职业在社会中所需要的技能需求所知甚少。本文对招聘网站的数据进行简要分析,为高校调整课程和学生对将来就业的了解提供了参考。即通过对51job招聘平台招聘信息的挖掘,对国内主流编程的需求及现状进行分析与研究,运用Tableau软件对数据进行更直观的可视化,对可视化结果进行研究与分析,得出有参考价值的结果。