基于Jsoup爬虫的BOSS直聘信息爬取

当前,就业成为人们生产生活的重要主题,随着互联网的飞速发展,招聘网站成为求职者就业的主要通道,网站中的招聘职位虽然丰富,但较难迅速获取岗位中的重要信息。文章采取Jsoup网络爬虫技术,爬取了BOSS直聘网站中天津市的Java岗位信息,并使用POI技术将岗位中的重要信息经过数据处理保存为本地Excel文件,便于求职者直观地对所搜索的岗位进行筛选判断,具有良好的实用价值。     

招聘网站职位与简历的双向匹配相似度算法

针对当前热门的网络招聘模式中简历与职位的匹配推荐算法的参考信息属性较少,难以为求职者提供真正准确度高、行之有效的职位信息推荐的现实,进行招聘网站中的企业和个人用户属性信息数据、简历和职位的属性信息匹配度的研究,借助于贝叶斯公式对于简历中的专业信息进行行业分类,在此基础上提出改进的相似度算法,对职位和简历的属性进行相似度算法计算,得到职位与简历之间的匹配度信息,从而做到更为精准有效的职位推荐,最后采用真实网站数据完成了算法检验,效果较好。     

网络招聘信息抽取与分析系统设计

为了解决国内网络招聘网站信息量大,求职需耗费大量时间精力的问题,文章基于Flask框架设计并实现了网络招聘信息抽取与分析系统。系统根据用户求职意向,通过爬虫实时采集招聘信息并定向分类,为不同用户匹配岗位,同时,将用户抓取的历史信息存储进数据库,方便用户浏览历史记录和定制招聘信息列表。系统过滤大量无用信息,使求职者更便捷地获取有效信息,提高求职效率。     

基于Hadoop平台的岗位推荐系统设计

针对当前学生择业难而学校人才培养无法满足当前社会实际需求的问题,提出基于Hadoop平台的大数据就业岗位推荐系统。该系统利用爬虫技术爬取互联网招聘网站上的海量岗位信息,并对岗位信息进行整理、清洗、分析,HBase作为数据存储,将数据制作成图表,给用户直观体验;根据用户提供的用户技能为用户筛选出合适的岗位,实现岗位的精确推荐。     

中国西安市人才市场2003年下半年全国计算机5月28日6月28日网上招聘

经省人事厅同意 ,中国西安市人才市场将于 5月 2 8日 - 6月 2 8日举办“战胜非典 ,健康招聘”网上人才交流大会。据了解 ,此次交流会预计将有 5 0 0～ 80 0家单位参会 ,提供招聘职位信息万余条 ,人才信息 10万条 ,在这样一种虚拟的人才交流大会上 ,招聘单位可以免费在网上发布招聘信息 ,而求职者也可免费在网上发布个人简历。此外企业还可以根据需要发布文字性广告、 logo广告、旗帜广告 ,用以宣传企业招聘要求或产品及企业形象 ,求职者可以用手机短信订制求职信息。通过这样一些服务方式 ,用人单位和求职者个人可以远距离、高效率地解决用…     

西安市短视频行业人才需求现状探究

近年来,短视频发展势头强劲,成为互联网行业新的风口。本文选取猎聘网、拉勾网、BOSS直聘、前程无忧四家招聘网站中西安市短视频行业招聘信息运用词频统计法进行内容分析,探究西安市短视频行业人才需求现状:目前西安市短视频招聘行业较为丰富,运营等岗位缺口较大,学历起点较低,有一定的经验和作品要求,特殊岗位对影视类专业人才有偏好,同时用人单位看重“创意”“会玩”“脑洞”等年轻化标签。综上所述,省内各院校传媒类专业可考虑培养以高职为起点的短视频领域专门人才,注重实践与作品积累,同时着重培养学生的运营思维,对促进学生就业有积极影响。     

广电国网启动首次网络招聘或逐步开展业务

广电国网公司近日在智联招聘网站发布招聘信息,公开招聘50名工作人员。国网公司的相关业务预计将逐渐展开。据了解,国家级广电公司通过招聘网站公开发布信息吸纳人才,在广电历史上还是第一次。从国网公司招聘岗位基本情况表来看,本次招聘的部门涉及综合部、技术部、业务部、投融资部、网络融合部等部门,所招聘的岗位均为副职。     

面向小样本的岗位模糊匹配推荐算法

近年来,全民考编成为时代趋势,大量政府机构职位如公务员、军队文职等启动线上报考招聘工作。但大量繁杂的岗位信息也为求职者选岗带来了困难。针对选岗慢、选岗难等问题,基于少量人工标注的岗位文本信息,提出了一种新型的精准岗位推荐算法。通过特征构建,明确不同招考信息的匹配规则;通过基于文本分类的ERNIE-BiLSTM-CRF训练实体识别模型,实现长文本岗位描述信息的隐含条件抽取;提出改进的基于动态词向量的加权余弦相似度算法,解决文本相似度计算中无关信息噪音问题。在自标注的数据集上的实验结果表明,上述条件抽取模型的F1值较最优算法提升14.97%,相似度匹配命中率和DCG值分别提升20.5%和22.9%,可有效实现基于小样本的人岗模糊匹配,为求职者提供准确、鲁棒的文职岗位推荐服务。     

基于回归分析的网络招聘信息爬取及可视化

就业是事关民生和社会稳定的一个重要因素.2020年受新冠肺炎疫情影响,网络求职成了就业的主要渠道,但根据求职者条件和求职意向,从网上纷繁复杂的招聘信息中快速准确地找到适合的信息显得异常困难.因此,文章利用爬虫技术对招聘网站的海量数据进行收集、清洗整理,通过最小二乘法回归分析建立了学历、经验及薪资等因素的关系,并进行系列...     

网络招聘中信息失真问题探究

随着信息时代的到来,网络极大地改变了企业单位的招聘方式和求职者的求职方式,网络招聘不仅是应届毕业生及社会各界求职者最好最方便的求职渠道,实际上更是一个中介服务平台,为解决我国就业难问题提供良好的缓解方式。但是网络招聘在为企业和求职者提供便利的同时又存在着很多问题,网络招聘中信息失真问题时有发生。本文通过对网络招聘中参与者关系的分析,探讨网络招聘中信息失真的原因,并提出了减少和避免信息失真的措施,为提高网络招聘效率提供理论依据。     

网络招聘中信息失真问题的探究

随着信息时代的到来,网络极大地改变了企业单位的招聘方式和求职者的求职方式,网络招聘不仅是应届毕业生及社会各界求职者最好最方便的求职渠道,实际上更是一个中介服务平台,为解决我国就业难问题提供良好的缓解方式。但是网络招聘在为企业和求职者提供便利的同时又存在着很多问题,网络招聘中信息失真问题时有发生。本文通过对网络招聘中参与者关系的分析,探讨网络招聘中信息失真的原因,并提出了减少和避免信息失真的措施,为提高网络招聘效率提供理论依据。     

Web前端面试网站平台的开发与应用

本网站名称为“面试官”,专门为Web前端程序员笔试、面试而打造的找工作必备网站平台,一个针对Web前端程序员的笔试面试题库,帮助面试者备战大公司招聘,帮助用户更有可能获得自己心仪的工作,从基本的笔试到复试的各个环节都包含在其中,带给用户不一样的笔试面试体验.作为一种求职的工具和平台,不仅可以提供用户所需的与面试相关的知识信息和技巧以及着装搭配,还与企业合作,提供最新的与之相关的招聘信息,也为求职者提供更多的机会.     

大数据校园招聘平台设计及初步实现

本文在现有技术的基础上,设计了大数据校园招聘平台(后续简称平台)。该平台通过多种方式采集求职招聘信息,对采集后的数据进行预处理、存储、处理与分析、数据可视化等,建立企业评分机制、求职者用户画像、求职招聘精准匹配机制,以解决在网络求职招聘过程中的虚假信息泛滥、求职效率低、安全存在隐患等问题,使得网络求职招聘更加高效且安全。     

大数据环境下的文本信息挖掘方法

文本信息挖掘有利于提高文本信息的查找和利用效率,针对传统方法存在的问题,提出文本信息挖掘方法。首先提取文本信息术语,估计信息内容与文本类别间的余弦距离,结合模糊规则推理和余弦距离得到隶属度,然后根据均值密度的中心估计方法得到文本数据集合的平均密度,确定文本信息聚类中心,删除远离文本信息聚类中心的奇异数据点,实现大数据环境下文本信息挖掘。实验结果表明,该方法能够有效提高文本信息挖掘的查准率,而且具有较强的可扩展性。     

移动的声音

《又到一年求职季,那个只拼覆盖率、不顾信息真假的网络招聘“草莽时代”该结束了》网友若亚基:有的招聘网站利用名企效应吸引流量,对一些知名企业过时的招聘信息有意延迟更新速度,而有的企业为了提高知名度,把发布招聘信息当作广告,进行长期“虚拟招聘”,这种应该加以制止。     

基于深度学习的端到端人岗匹配模型

针对现有人岗匹配推荐算法主要采用人工评估求职者与职位的匹配度,存在招聘速度慢、成本高且易受主观判断所误导等问题,提出一种基于深度学习的端到端人岗匹配模型BATPJF。首先,运用TextCNN提取简历和职位描述数据的局部特征。同时,运用BiLSTM提取简历和职位描述文本数据的上下文特征,再将BiLSTM隐藏层产生的特征作为Attention层的输入,利用注意力机制对BiLSTM层提取的特征采用加权的方式体现不同的经历和能力对岗位能力需求重要程度的影响。然后,将2种模型提取到的特征进行融合。最后,通过全连接层进行预测。实验结果表明,与其他5种人岗匹配模型对比,本文提出的模型可以更有效地匹配工作要求和简历文本信息。     

网上求职招聘系统的开发与建设策略初探

网上招聘求职系统是一种利用信息网络技术开展招聘与求职类活动的渠道和工具,可以帮助招聘企业及求职者随时随地完成招聘与求职工作。网上招聘求职系统具有求职与招聘的范围更广、数据量更大、选择的余地更多、参与人员的素质更高、求职与招聘的实际效果更好、花费的费用更低等优势,给招聘企业及求职者提供了巨大的便利,可以随时随地完成招聘与求职工作。因此,加强对网上招聘求职系统的开发与设计,意义重大、应用前景广阔。本文围绕网上招聘求职系统的设计与建设,阐述了用户需求、设计原则及建设可行性等内容,介绍了总体设计构想,提出了该系统重点模块内容的设计方法 ,希望对于网上招聘求职系统的设计研究与应用实践等工作能够有所借鉴。     

基于NLP的IT岗位需求分析研究——以IT高水平专业群建设为例

文章以IT高水平专业群建设为例,通过自然语言处理(NLP)对IT产业岗位需求进行了大数据分析,依次采用DBSCAN聚类和LDA概率主题模型,分析得到了4类岗位簇与5个技能模块关系矩阵。文章采用LTP依存句法提取岗位簇技能、知识、素质模块,进一步为厘清高水平专业群组群逻辑、完善人才培养模式、增强职业技术教育适应性提供了技术支持。     

SEO人才需求分析

随着中国网站数量规模大幅提升、搜索引擎用户持续增长和企业电子商务加速投入等互联网应用不断升级,SEO（搜索引擎优化）人才已经越来越受企业欢迎和社会认可。本文对国内三家主流招聘网站的SEO人才的招聘信息进于亍统计,对比专业人才报告数据,从相关专业人才的对比、SEO人才的学历要求、SEO人才的工作经验及SEO人才的专业技能四个方面,展开SEO人才需求分析。     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。