基于网络招聘文本挖掘的课程知识模型自动构建研究

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.

关键词：网络招聘文本、课程知识模型、文本挖掘

所属期刊栏目：63

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：本文系教育部人文社会科学规划项目"大数据时代技能知识图谱构建研究";国家社会科学基金一般规划项目"大数据时代支持创新设计的多维度多层次专利文本挖掘研究"

在线出版日期：2020-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：134-142