基于网络招聘文本挖掘的课程知识模型自动构建研究

被引：10

作者：

俞琰 ^{[1
,2
]}

陈磊 ^{[1
]}

赵乃瑄 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京工业大学信息服务部

[2] 东南大学成贤学院计算机工程系

来源：

图书情报工作 | 2019年 / 63卷 / 10期

关键词：

网络招聘文本; 课程知识模型; 文本挖掘;

D O I：

10.13266/j.issn.0252-3116.2019.10.015

中图分类号：

G647 [学校管理]; G254 [文献标引与编目];

学科分类号：

040106 ; 1205 ; 120501 ;

摘要：

[目的/意义]为帮助高校师生充分利用网络招聘信息,提出基于大数据量网络招聘文本挖掘的课程知识模型及其自动构建方法。[方法/过程]本文提出包含"岗位-课程-知识点"的三级课程知识模型,利用自然语言文本挖掘技术实现课程知识点模型的自动构建,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型及方法具有高度的可行性与有效性,可为高校和学生提供教学和学习参考。

引用

页码：134 / 142

页数：9

共 15 条

[1] 基于深度学习的数据科学招聘实体自动抽取及分析研究 [J].