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

情报探索

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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

杨迪月　葛文博　黄馨阅等

中国地质大学（北京）经济管理学院　北京　100083

出版日期:2019-11-25 发布日期:2019-11-25
通讯作者: 杨迪月（1998—），女，2016级本科生，研究方向为大数据分析、复杂性科学与管理；葛文博（1998—），男，2016级本科生，研究方向为大数据分析、复杂性科学与管理；黄馨阅（1998—），女，2016级本科生，研究方向为大数据分析、复杂性科学与管理。
基金资助:
*本文系2018年国家级大学生创新创业项目“基于复杂网络的岗位推荐模型研究：以金融类岗位为例”（项目编号：201811415068）研究成果之一。

Online:2019-11-25 Published:2019-11-25

摘要/Abstract

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。

关键词: 网站文本挖掘, 关系提取, 复杂网络, 共现分析

杨迪月　葛文博　黄馨阅等. 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[J]. 情报探索.

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