【摘要】：過(guò)去幾十年,Web數(shù)據(jù)隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展不斷激增,如何有效地從這些難以計(jì)數(shù)的Web數(shù)據(jù)之中挖掘隱藏的、有價(jià)值的信息并加以利用,已成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。另一方面,據(jù)調(diào)研,僅有10%的大學(xué)生第一次就業(yè)時(shí)找到了完全適合自己的工作。這反映了當(dāng)前高校大學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)與工作內(nèi)容的契合度沒(méi)有充分的了解。而企業(yè)也長(zhǎng)期存在精準(zhǔn)定位招聘人才難,招聘成本高、周期長(zhǎng)、效果差,留住人才難、人才溝通難等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出兩個(gè)Web數(shù)據(jù)挖掘算法,并通過(guò)實(shí)際調(diào)研,從當(dāng)前學(xué)生和企業(yè)的普遍痛點(diǎn)入手,以茶歇文化為媒介,設(shè)計(jì)搭建了一個(gè)用于高校與企業(yè)的人才對(duì)接的系統(tǒng)平臺(tái)。同時(shí)將兩個(gè)Web數(shù)據(jù)挖掘算法融入其中,以持續(xù)改善用戶使用體驗(yàn)。論文主要工作有:(1)提出一種新的基于圖模型的崗位信息文檔關(guān)鍵詞提取算法以挖掘當(dāng)前熱門的關(guān)鍵詞。該算法使用傳統(tǒng)的TextRank提取出來(lái)的關(guān)鍵詞構(gòu)造頂點(diǎn),以時(shí)間和點(diǎn)擊量?jī)蓚�(gè)因素計(jì)算邊權(quán)重,最后進(jìn)行隨機(jī)游走不斷迭代提取出關(guān)鍵詞。(2)提出一種改進(jìn)的AprioriAll算法從Web日志中挖掘用戶的偏好路徑。該算法減少了數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù),并通過(guò)先驗(yàn)地剪除不滿足最小支持度的侯選項(xiàng)集的方法僅生成有效的候選項(xiàng)集。實(shí)驗(yàn)表明,相比原算法,改進(jìn)后的AprioriAll算法具有更低的時(shí)空復(fù)雜度,挖掘性能得到了提升。(3)使用Spring Boot+Mybatis+Vue.js全棧技術(shù)完整地實(shí)現(xiàn)了一個(gè)校企人才對(duì)接系統(tǒng)平臺(tái),并利用上述算法實(shí)現(xiàn)了崗位關(guān)鍵詞提取和用戶偏好路徑挖掘模塊。最后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了功能和性能測(cè)試,結(jié)果表明Web數(shù)據(jù)挖掘算法提升了校企人才對(duì)接的效率。
【圖文】：

大學(xué)生第一次份工作滿意度調(diào)查結(jié)果

Web挖掘分類
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP393.09;TP311.13;F272.92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2680631