简谈基于文本挖掘的专业人才技能需求分析——以电子商务专业为例

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1、简谈基于文本挖掘的专业人才技能需求分析——以电子商务专业为例导读：本论文是一篇关于技能和岗位方面的优秀论文开题报告提纲,对正在写有关于基于文本挖掘的专业人才技能需求分析——以电子商务专业为例论文的写有一定的参考和指导作用，免费供学生们阅读下载。1人需求分析的相关研究中国知X文献库中有大量对专业人技能需求分析的论文，但绝大多数都是某个专业领域的教授对该专业人需求内容的分析和论述，其中需求分析方法主要采用的是问卷调查、企业走访和专家咨询等传统调研方式以及简单统计分析[13].上述人需求分析方法存样本量、准确度欠佳、费时费力、费用高等问题.随着互联X的普及，X络招

2、聘成为企业招聘的主流方式，一些学者专家开始利用招聘信息来分析企业对人的需求.蔡文杰从招聘X站抽样168条信息，通过人工识别标识方式，对信息管理专业的管理类和技术类两类人的基本素质和专业技能需求作了统计分析[4].司莉从英、美、加三国的招聘X站上收集115条包含图书情报学的招聘信息，用统计方法从单位类别、岗位设置、知识和技能要求、工作经验方面分析了对图书情报学人的需求[5].肖希明使用问卷调查加X络调查的方式，共计18份问卷、274份招聘信息，利用词频统计从单位类型、岗位设置、岗位职责、能力要求角度分析了对图书情报档案专业人的需求[6].ChaoCA采集Mon

3、ster招聘X的信息进行简单分析，以定性分析为主[7].上述研究中虽然利用X络招聘信息来分析人需求，但是分析方法多采用人工标识加简单统计方式，仍然存数据样本量、工作量大、准确性差等问题.现代信息社会随着多维、多样、快速变化的大数据出现，对传统情报分析方法提出巨大挑战.时，大数据技术又助推了情报研究的新发展，情报分析借助数据挖掘、文本挖掘、知识发现、观点挖掘、时间序列分析、海量数据的基本统计、视化分析、语义技术等大数据分析方法实现全源情报分析和快速响应数据处理，达到情报分析的智能化[810].面对大量的招聘信息，何利用智能化情报分析方法进行人需求分析的相关研究

4、目前还很少.相近的Lee等对555条信息技术管理岗位信息进行分析，构建了技能分类目录，即产生了词典的雏形[11]，但他的研究与DenHartog等的研究类似[12]，仅进行了简单的关键词频数分析，未能深入挖掘技能与岗位的关系.MSSodhi等从招聘X站上采集了运筹专业相关招聘广告，构建该专业需核心技能及对应关键词词典，通过频数、交叉分析来研究不行业对运筹专业技能需求的差异[13].但是以上研究都是基于英语环境的，与中文智能化情报分析方法上还存较大差异.国内夏立新教授利用文本挖掘技术分析隐含招聘信息中专业岗位知识点关系结构，通过实证证明该方法有效行[14]，但

5、是技术方案处于原型阶段，分析深度还较浅，样本数据量较.本文旨利用文本挖掘技术构建一套适用于多源异构、非结构化的X络招聘文本大数据，从中挖掘社会对专业关键技能需求及关系的系统，为高校专业建设提供决策支持.2系统设计及文本挖掘方法据艾瑞研究2016年发布的X络招聘产业发展报告，互联X招聘成为企业招聘的主要方式，招聘X站月活跃用户数1。4亿以上，2015X络招聘求职者中，其中85。6%以上为大学专科及以上学历[15].招聘信息中一般都会有企业对岗位专业技能需求的具体描述.此，通过分析X络招聘大数据了解整个社会对专业人技能需求是个行的途径.然而，传统的人需求分析方法

6、很难胜任大数据量、非结构化环境下的文本内容分析.本文利用文本挖掘、视化技术等智能化情报分析方法，设计构建了一个能快速、智能、准确处理招聘大数据的人需求分析系统，具体图1示.2。1招聘信息数据采集和清洗根据易观智库发布的报告，2016年第1季度中国互联X招聘市场份额，前程无忧占比29。6%，智联招聘占比26。2%，58城占比26。1%，前三家总共占81。9%，占到绝大部分[16].此，本文选用上述三个国内主流招聘X站，作为招聘信息的.招聘行业选项中，选取了对应于电商专业的电商行业.招聘城市选项上，选取了北、上、广三个一线城市，为上述三个城市集中了国内大量电商企

7、业，以这三个城市的电商行业招聘信息具有较的行业代表性.前程无忧智联招聘和58城呈现招聘信息的内容和样式上自不，而且招聘X页还充斥着广告、导航、版权等数据噪声.本文利用自X站的语法结构设计对应的采集规则，于2016年5月16日使用八爪鱼X络采集器采集了三个X站符合设定规则的全部招聘信息，经去重和除去无效信息后，获得有效招聘信息共66925条.由于三个X站招聘信息中提供的内容和字段表达上存差异，为了方便后期统一分析，对来自三个X站的招聘信息进行识别归类，选取了招聘信息中的招聘岗位、工作地点、工作经验、学历要求、薪资水平、职位描述、岗位要求等内容存储MySQL数据

8、库中，供后期文本挖掘使用.2。2中文分词从互联X上采