基于复杂网络的招聘文本挖掘研究——以互联网金融招聘数据为例

• 作者: 张安琪 杨迪月 王皓仪 葛文博 黄馨阅
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 网站文本挖掘 关系提取 复杂网络 共现分析
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 工作研究
• 页码范围: 75-82
• 页数: 8页
• 分类号: G202
• 字数: 8073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2019.11.013

摘要

[目的/意义]旨在为高校人才培养、人才就业等有关部门提供参考.[方法/过程]用自然语言处理方法对中文招聘文本分词并构建岗位、技能词典,提取文本中岗位-技能实体并构建网络模型;利用复杂网络工具对网络可视化并从网络角度解读岗位-技能关系.[结果/结论]复杂网络可以挖掘文本信息中的内在知识关联,提高网络信息资源利用率.