摘要
文章使用Python语言基于LDA模型对大学生就业信息进行主题分析。首先,使用Requests库和BeautifulSoup库对国家大学生就业服务平台中的就业信息进行采集,并使用pandas库对信息进行清洗和整理。然后,使用gensim库对大学生就业信息进行LDA建模,得出4个主题,即:就业帮扶及培训、企业招聘、考公考编和“三支一扶”政策。文章对这些主题进行了可视化处理,并分析了各个主题的内容。最后,按照信息发布的年份对就业信息文档分组,分析了各年份大学生就业信息主题强度的变化趋势。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第13期84-87,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
常州纺织服装职业技术学院应用技术类课题(项目编号:CFK201807)
常州纺织服装职业技术学院教师企业实践锻炼项目(项目编号:2024)。
