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爬虫爬取招聘信息的开题报告--第1页
爬虫爬取招聘信息的开题报告
开题报告:利用爬虫技术获取招聘信息的研究与实践
一、研究背景和意义
现在,随着互联网与人工智能的快速发展,越来越多的企业和个人开
始使用招聘网站和APP寻找合适的人才。而对于求职者来说,除了归
纳总结各大招聘平台的用人趋势、薪资待遇之外,更需要及时掌握自
己所关注岗位的需求、工作内容和公司文化等信息。
在此背景下,利用爬虫技术获取招聘信息显得尤为必要。一方面,它
可以大大提高求职者的工作效率,避免同一份简历重复的情况出现,
节省时间和精力。另一方面,企业或人力资源代理公司也能通过爬虫
技术迅速获取符合要求的应聘者信息,实现有效精准招聘。因此,本
文探究如何利用爬虫技术获取招聘信息。
二、研究内容和方法
(一)研究内容
本文旨在通过构建爬虫获取招聘信息系统,实现对主流招聘网站的招
聘信息抓取。并以python语言作为研究工具,用分析法和实验法来
进行研究。具体内容如下:
爬虫爬取招聘信息的开题报告--第1页
爬虫爬取招聘信息的开题报告--第2页
1、爬虫技术的基础知识:包括网络爬虫及其基本原理及分类,多线程
爬虫、无头浏览器爬虫、动态网页爬虫等。
2、数据获取与处理技术:主要包括数据爬取、数据清洗、数据存储等
技术。
3、对所爬取的招聘信息进行分析和挖掘:包括对文本信息和结构化信
息(如职位名称、薪资水平、公司名称、工作地点等)的筛选和分析;
基于NLP的技术对职位描述的关键词提取、简历筛选,以及对求职者
和职业发展的帮助等。
(二)研究方法
本文将使用python语言的scrapy框架实现爬取数据。同时,本文将
利用机器学习的相关算法,如KNN,随机森林等,进行文本分析,获
得更多的招聘信息。研究所涉及到的主要方法如下:
1、信息采集模块:实现对招聘信息页面的解析、抓取,以及处理数据
链接并构建完整的数据采集逻辑。
2、分布式采集模块:对于多页和多个网站的数据采集会出现对性能和
速度的限制。本文将利用分布式采集技术,提高数据采集效率。
3、数据去重和清洗模块:对于爬取到的数据进行去重和清洗,确保数
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据的正确性与一致性。
4、职位信息提取模块:实现对文本信息的关键词提取、剔除垃圾信息
以及职位信息的筛选。
5、机器学习职位推荐模块:在职位信息的基础上,使用机器学习相关
算法,为求职者提供个性化的职位推荐服务。
三、预期研究结果
本文立足于招聘信息获取的目的,设计并编写了一套适用于招聘信息
采集的系统,能够自动获取所需的招聘信息,实现对大量的招聘信息
的处理和分析。研究所得的主要结果如下:
1、建立了一个高效、自动化的招聘信息获取系统,爬取数据精准可靠。
2、设计了一整套数据清洗和分析方案,能够应对大量的结构化或非结
构化数据。
3、采用机器学习的相关算法,实现自动化的职位推荐服务。
四、研究进度安排
2019年11月-2020年1月:初步了解爬虫技术、scrapy框架和机器
学习相关算法。
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2020年2月-2020年3月:设计爬虫系统,完成基础的信息采集、数
据去重和清洗模块。
2020年4月-2020年5月:实现分布式采集模块,实现职位信息提取
模块。
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