1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，招聘网站逐渐成为企业招聘和人才求职的重要平台。
招聘网站积累了海量的招聘信息数据，这些数据蕴含着丰富的劳动力市场需求信息，对于高校课程设置具有重要的参考价值。
本选题以招聘网站文本数据为研究对象，采用文本挖掘技术，对招聘信息进行深入分析，旨在揭示当前社会对人才知识、技能和能力的需求趋势，为高校优化课程设置、提高人才培养质量提供数据支撑和决策依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据技术的兴起和教育信息化的发展，文本挖掘技术在教育领域的应用研究越来越受到重视，其中一个重要的应用方向就是基于招聘信息的课程设置研究。
1. 国内研究现状
国内学者在基于招聘信息的课程设置研究方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于招聘网站文本挖掘的课程设置论证研究展开，主要内容包括以下几个方面：
1.招聘网站文本数据采集与预处理:研究将选择合适的招聘网站作为数据来源，利用网络爬虫技术获取相关专业的招聘信息，并对原始数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，为后续的文本挖掘工作做好准备。
2.技能需求挖掘:研究将采用文本挖掘技术，例如关键词提取、主题模型、情感分析等方法，从招聘信息中提取关键技能、知识点和能力要求，分析不同行业、岗位对人才能力的需求差异，并构建技能需求图谱，直观展示不同技能之间的关联关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以招聘网站文本数据为基础，运用文本挖掘、统计分析等技术手段，对招聘信息进行深入分析，并结合相关专业的课程设置现状，提出优化建议。
具体研究步骤如下：
1.确定研究对象和数据来源:选择合适的招聘网站和目标专业，利用网络爬虫技术获取招聘信息数据，并进行数据清洗和预处理。
2.构建技能需求模型:采用文本挖掘技术，例如TF-IDF、LDA主题模型、Word2Vec等，从招聘信息中提取关键技能、知识点和能力要求，分析不同行业、岗位对人才能力的需求差异，并构建技能需求图谱。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角的创新:将文本挖掘技术应用于课程设置研究，从招聘网站文本数据中挖掘人才需求信息，为课程设置提供新的数据来源和分析视角。
2.研究方法的创新:综合运用多种文本挖掘技术，例如TF-IDF、LDA主题模型、Word2Vec等，构建技能需求模型，并结合定量分析和定性分析方法，对课程设置进行多维度分析。
3.研究内容的创新:关注人才需求的变化趋势和未来发展方向，并结合相关专业的特点，提出具有针对性和可操作性的课程设置优化建议。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈静, 谢承旺, 邓宇, 等. 基于网络招聘数据的专业人才技能需求分析——以大数据专业为例[J]. 中国教育信息化, 2021(20): 96-101.
2.王晓慧, 宁玉兰. 基于在线招聘数据的区域旅游人才需求画像研究[J]. 旅游学刊, 2022, 37(7): 166-180.
3.刘伟, 谢承旺, 陈静, 等. 基于网络招聘文本挖掘的新工科人才培养研究——以人工智能专业为例[J]. 中国教育信息化, 2022(07): 73-79.
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