基于LDA的招聘信息技能标签生成算法

• 作者: 李堂军 戴昕淼
• 来源期刊: 软件导刊
• 关键词: 文本挖掘 网络招聘 LDA模型 技能标签
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据与信息处理
• 页码范围: 128-133
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201895

摘要

随着互联网的迅速发展,网络招聘成为主流招聘途径.大数据时代有价值的网络招聘信息往往隐藏在招聘文本中不易被发现,导致利用率不高.为了挖掘出招聘信息背后的价值,使招聘厂商对应聘者信息更方便地进行检索、分类和管理,提出基于招聘文本信息的技能标签生成算法.通过招聘词库提取关键词生成候选标签,然后将获得的文本信息进行LDA主题挖掘,对主题关键词与获取的候选标签进行相似度计算,最后对候选标签进行加权计算得出各主题下的技能标签.实验结果表明,该标签生成机制能反映出不同岗位的技能倾向,为招聘厂商合理高效地筛选应聘者提供参考依据.