目录 1 绪论1 1.1 研究背景及意义1 1.2 文献综述2 1.2.1 人才需求分析的文献综述2 1.2.2 文本挖掘的文献综述4 1.3 研究方法与思路6 1.3.1 研究思路6 1.3.2 研究方法8 1.4 本文结构9 1.5 创新点10 2 数据采集与预处理11 2.1 数据采集11 2.2 数据预处理13 3 数据分析岗的主要特征16 3.1 样本公司画像16 3.2 岗位招聘量差异18 3.3 岗位的具体需求21 3.4 薪资的影响因素22 4 各地区岗位要求的主题词提取25 4.1 主题模型原理25 4.2 基于LDA 模型的主题词提取27 4.2.1 文本预处理与特征表示27 4.2.2 LDA 模型的构建29 5 岗位要求的文本聚类34 5.1 文本向量化原理34 5.1.1 词袋模型与TF-IDF34 5.1.2 Word2vec 模型35 5.2 聚类原理42 5.3 模型构建45 5.4 模型效果比较47 5.5 岗位对比50 6 结论建议与展望54 I 6.1 结论54 6.2 建议55 6.3 不足与展望57 参考文献59 附录62 致谢77 II Contents Chapter 1 Introduction 1 1.1 Research Background and Significance 1 1.2 Literature Review2 1.2.1 Literature Review of Talent Demand Analysis2 1.2.2 Literature Review of Text Mining 4 1.3 Research Methods and Ideas6 1.3.1 Research Ideas 6 1.3.2 Research Methods8 1.4 Structure of This Article9 1.5 Innovative Points 10 Chapter 2 Data Acquisition and Preprocessing 11 2.1 Data Acquisition 11 2.2 Data Preprocessing 13 Chapter 3 Key Features of Data Analysis Post 16 3.1 Sample Company Portrait 16 3.2 Job Demand Differences 18 3.3 Job Specific Needs 21 3.4 Influencing Factors of Salary 22 Chapter 4 Keyword Extraction for Posts Required by Region 25 4.1 Topic Model Principle25 4.2 Topic Words Extraction Based on LDA Model 27 4.2.1 Text Preprocessing and Feature Representation 27 4.2.2 Construction of LDA Model 29 Chapter 5 Text Clustering for Posts 34 5.1 Text Vectorization Principle 34