[目的/意義]擇業(yè)難成為我國高校畢業(yè)生求職的新問題,數(shù)量龐大但碎片化的招聘信息對行業(yè)選擇的指導作用有限。為保證做出正確的擇業(yè)決策,求職者需要可以反映不同行業(yè)整體情況的情報。[方法/過程]文章提出一種基于在線評論的就業(yè)行業(yè)情報挖掘方法,以就職員工對企業(yè)的評論為數(shù)據(jù)源,挖掘員工對企業(yè)整體及7個具體維度的情感態(tài)度。在此基礎上引用競爭情報的思想,分析得到用于支持專業(yè)人才決策的行業(yè)情況情報。[結果/結論]文章以圖書情報專業(yè)求職者的行業(yè)選擇為例展示方法的實際應用過程。該方法豐富了就業(yè)指導信息的來源,為求職者的就業(yè)決策提供具有對比性質的行業(yè)情況情報,能夠引導專業(yè)人才認知不同行業(yè),提高就業(yè)行業(yè)匹配度。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2020,43(09)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

就業(yè)行業(yè)情報挖掘流程

員工評論文本的撰寫具有較大的自由性和隨意性,對企業(yè)的一個特征,不同評論者有多種表達方式。為準確提取出評論中的企業(yè)特征,有必要構建企業(yè)特征詞典。具體構建過程如圖2所示。1)構建詞向量。

根據(jù)上文所述方法提取預處理后員工評論中的3項內容:評論對象即特征詞F,評論觀點即情感詞S和程度形容詞A,并組成特征詞—情感詞對<F,S>和特征詞—程度形容詞對<F,A>。根據(jù)公式(1)～公式(3)分別計算評論中各句子、維度和評論整體的情感得分,并以0為分割點判斷情感傾向。此處展示各行業(yè)評論整體的情感傾向以及薪資體系、晉升機制、發(fā)展前景、團隊氛圍、工作壓力、考勤制度和福利補助7個維度的情感傾向,對情感分析結果進行可視化,如圖3所示。圖3展示了圖書情報專業(yè)6個主要就業(yè)行業(yè)員工評論的整體情感傾向�？梢缘玫�,6個行業(yè)員工評論的整體情感態(tài)度都是正向情感傾向占比較大。其中互聯(lián)網(wǎng)和科研院所兩個行業(yè)的正向情感傾向比例均達到0.7以上,同時負向情感傾向比例都在0.15以下,表明這兩個行業(yè)的員工對企業(yè)的整體滿意度較高;其次是軟件和硬件/通信行業(yè),員工評論的正向情感傾向比例在0.6～0.7之間,較互聯(lián)網(wǎng)和科研院所兩個行業(yè)的員工滿意度較低;金融和咨詢兩個行業(yè)員工評論的正向情感傾向占比均低于0.6,且金融行業(yè)的負向情感傾向比例在6個行業(yè)中最高,咨詢行業(yè)的中立情感傾向比例在6個行業(yè)中最高,表明這兩個行業(yè)員工對企業(yè)的整體滿意度較低。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3259094