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大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)應(yīng)用對在線勞動力市場的結(jié)構(gòu)性影響研究

發(fā)布時間:2020-03-27 18:52
【摘要】:隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,作為“數(shù)字經(jīng)濟”代表的大數(shù)據(jù)和人工智能成為產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力和國際競爭新焦點。大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用對我國勞動力就業(yè)市場將產(chǎn)生怎樣的影響?這些影響呈現(xiàn)怎樣的特征?這些問題開始引起學(xué)術(shù)界和企業(yè)界越來越多的關(guān)注。以往研究多聚焦于產(chǎn)業(yè)層面來分析新興技術(shù)進步對勞動力市場的影響,較少站在企業(yè)視角定量分析。本文試圖在既有研究基礎(chǔ)上,拓展數(shù)據(jù)來源,應(yīng)用新的數(shù)據(jù)分析方法,基于企業(yè)實際人才需求來定量分析新興技術(shù)下在線勞動力市場的結(jié)構(gòu)性變化趨勢。本文通過采集在線招聘網(wǎng)站(智聯(lián)招聘)21738條“大數(shù)據(jù)”和“人工智能”為關(guān)鍵詞的招聘信息,以字段“崗位描述”做為文本數(shù)據(jù),利用文本挖掘中的結(jié)構(gòu)化主題模型自動識別歸納出10個主題。首先,分析兩類技術(shù)在文本主題上表現(xiàn)出的軟硬技能的異同;其次,進一步應(yīng)用貝塔回歸檢驗企業(yè)屬性(行業(yè)、區(qū)域、所有制、規(guī)模)對不同主題顯著性影響程度;最后,將不同類別企業(yè)招聘信息作為協(xié)變量驗證其對主題偏向性影響。本文以企業(yè)需求側(cè)為導(dǎo)向建立新興技術(shù)對在線勞動力市場結(jié)構(gòu)性影響框架圖。研究發(fā)現(xiàn):1)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)表現(xiàn)為典型技能偏好型技術(shù)進步,勞動要素投資大于資本要素投資;2)兩類技術(shù)的“崗位描述”文本主題表現(xiàn)出軟硬技能的差異,兩類崗位對“硬”技能的要求大于“軟”技能,表現(xiàn)出更偏愛“硬”人才;3)企業(yè)屬性(行業(yè)、區(qū)域、所有制、規(guī)模)對文本主題表現(xiàn)出偏向效應(yīng);4)企業(yè)對人工智能崗位現(xiàn)階段的人才需求偏向技術(shù)開發(fā)崗,而對大數(shù)據(jù)崗位現(xiàn)階段的人才需求更為偏向行業(yè)應(yīng)用。本文以企業(yè)端需求側(cè)對大數(shù)據(jù)和人工智能招聘信息進行文本語義主題分析,定量揭示其對在線勞動力市場結(jié)構(gòu)性影響。為企業(yè)和高校培養(yǎng)聚集新興技術(shù)人才提供更多依據(jù),共同推進大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字技術(shù)多行業(yè)融合,從而發(fā)揮更多價值。
【圖文】:

概率分布,主題,文檔,袋模


他認為每篇文檔都由多個主題混合而成,每個主題也由不同詞構(gòu)成。具逡逑體思想描述,一篇文章首先以特定概率選擇某一主題,進而該主題又以特定概率逡逑選擇某一詞。具體過程如下圖2-1所示,首先對一篇文檔進行分詞處理,得到下逡逑圖等式左邊“文檔-詞條”矩陣,格中數(shù)值表示不同詞語在文檔中出現(xiàn)的頻率。對逡逑于抽象出的主題概念,不同主題具有不同詞的概率分布,表示為等式右邊第一個逡逑“主題-詞條”矩陣;不同文檔對不同主題概率分布不一,,表示為等式右邊第二個逡逑“文檔-主題”矩陣。LDA的整個推理過程是圖2-1從左到右的過程,已知“文逡逑檔-詞條”矩陣概率值,求解“主題-詞條”矩陣和“文檔-主題”矩陣對應(yīng)的概率逡逑值。逡逑01邋02邋02邋02邋?2逡逑Wi邋|邋.2邋1邋.0邋1邋.5邋.1邐Wlr ̄^ ̄邐D1邋D?邋Dq邋P4逡逑w2邋 ̄0 ̄A ̄邋 ̄3 ̄邋 ̄IT邐=邐w2|邋?邋?邋x邋 ̄ ̄^ ̄?邋l邋Ti逡逑w3邋 ̄A邐 ̄2邐A邐^6 ̄邐w3丨?邋?邐LZ邐1邐2邐2__l邐Tz逡逑w4邋.4邐.7邐.1邐.0邐W4J_L_逡逑文檔-詞條矩陣c洿蕱苷簀撾牡玻魈餼卣簀義獻ⅲ海裕ǎ裕錚穡椋悖,表示翅:D(DeP悖酰恚澹睿簦╁,逦Ud澹鰨ǎ鰨錚潁洌,表品(wěn)p。逡逑圖2-1邋LDA模型的文檔-主題-詞語三層結(jié)構(gòu)圖逡逑圖2-2所示是用“板”式表示法的LDA模型

模型圖,主題,文檔,廣義線性模型


文檔主題時,假設(shè)主題之間并不是彼此獨立,主題間可具有相關(guān)性;2)文檔可逡逑由不同主題隨機組成;3)每篇文檔和每個主題分別是主題上和詞上的多項式分逡逑布;4)每篇文檔在主題上的分布是狄利克雷分布。下圖2-3給出了邋STM結(jié)構(gòu)模逡逑型圖:逡逑(X)邐,一、逡逑y邋)邐主題關(guān)聯(lián):逡逑....、邐yt邋?廔逡逑[7^7]邐語言j_型:逡逑z心?Mui吼)逡逑'、r>d邋=逡逑…… ̄|邐主悘內(nèi)容:逡逑忠,.觀邋p(m,.邐蛘..逡逑I、.'’A?丨邐?0逡逑f邐\邐'邋-?’邐rf4邋?G}0佭(/,,&)逡逑i邋;逡逑、-…''D逡逑圖2-3邋STM模型圖逡逑1、
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F249.2;F49

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本文編號:2603250

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