基于在线评论数据挖掘分析的求职软件优化研究
2020-05-21杨逸凡
无锡商业职业技术学院学报 2020年2期
杨逸凡, 杨 睿
(江西财经大学 信息管理学院, 南昌 330032)
在供需不平衡的招聘市场中,求职者与市场之间的信息不对称导致企业招不到合适的员工,求职者又找不到合适的工作。为解决信息不对称问题,企业开始研发求职移动软件。通过求职App,企业能够精确发布求职信息,企业和求职者之间的信息逐渐对称,求职者能够更便捷地寻找工作,企业也能够招聘到更适合岗位的员工。
近年来,就业问题已成为亟须解决的民生问题[1]。其中,大学生就业问题直接影响着我国经济的发展和社会的稳定[2]。为使得求职软件能够更好地服务于大学生就业市场,本文选取不同企业开发的大学生使用较多的求职App进行比较,通过运用文本挖掘和数据分析技术,找出用户满意度较低软件的可优化点进行优化,从而为求职App提供更有效的管理建议。
一、研究过程
选取BOSS直聘、赶集网、猎聘、前程无忧、智联招聘和脉脉这6个下载量最高的求职App进行优化研究。在数据收集的过程中,共收集到的评论数量为:BOSS直聘15831条;赶集网15786条;猎聘16514条;脉脉15606条;前程无忧15931条;智联招聘16016条。数据预处理后,对评论文本进行情感分析和分词分类处理,将满意度最高的App和满意度最低的App进行比较[3],最后从页面设计、操作体验、安全性能、职位类型和岗位质量这五个方面对满意度最低的App提出优化建议。
(一)数据预处理
利用八爪鱼采集器在“360手机助手”官网上爬取6个求职软件的评论,并剔除重复评论及无效评论,最终得到有效评论数量为:BOSS直聘10963条;……
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