【摘要】：隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,作為“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”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(dòng)力和國際競爭新焦點(diǎn)。大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用對我國勞動(dòng)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(jìn)步對勞動(dòng)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(shí)際人才需求來定量分析新興技術(shù)下在線勞動(dòng)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(dòng)識別歸納出10個(gè)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(jìn)一步應(yīng)用貝塔回歸檢驗(yàn)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(yàn)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(dòng)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(jìn)步,勞動(dòng)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(jìn)行文本語義主題分析,定量揭示其對在線勞動(dòng)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(jìn)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(jià)值。
【圖文】：

他認(rèn)為每篇文檔都由多個(gè)主題混合而成，每個(gè)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(jìn)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(jìn)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(gè)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(gè)逡逑“文檔－主題”矩陣。ＬＤＡ的整個(gè)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(xiàn)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

文檔主題時(shí)，假設(shè)主題之間并不是彼此獨(dú)立，主題間可具有相關(guān)性；２）文檔可逡逑由不同主題隨機(jī)組成；３）每篇文檔和每個(gè)主題分別是主題上和詞上的多項(xiàng)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