随着互联网的发展,越来越多的求职者倾向于在招聘网站获取招聘信息,有招聘意向的企业也更愿意在招聘网站上发布招聘需求。随着线上招聘逐渐取代线下招聘成为最受欢迎的招聘方式,招聘网站也获得了大量的招聘数据,然而招聘网站却往往忽略了这些招聘数据所隐藏的信息。一些针对招聘数据的研究尝试给出自己的分析结果,但这些结果都是以分析报告的形式给出的,无法将分析结果提供给广大求职者。另一方面,虽然NLP领域内针对简历分析和推荐的研究有很多,但对招聘数据的分析还在起步阶段,这导致了对招聘数据的信息抽取缺乏现有的成熟的范式,招聘数据的信息抽取方案还有待进一步研究。本课题的目标是开发一个基于数据和信息抽取模型的招聘数据分析平台,并且尝试对招聘数据信息抽取做进一步的研究。基于这一目标,本课题进行了以下内容的探索:1.开发了招聘数据爬虫工具,该工具可以实时爬取不同招聘网站最新发布的招聘数据,并能将这些数据存储在Mysq1数据库中。该工具还可以爬取历史招聘数据,使用该工具爬取的1000万+条历史招聘数据是平台的数据来源。2.构建了一个招聘数据分析系统,该系统打通了爬虫、前后端和NLP招聘数据抽取模型。该系统可以用于显示招聘数据的统计分析结果,并提供交互功能用于显示用户感兴趣的统计数据。3.对招聘数据信息抽取方法进行了探索,采用NER模型进行招聘数据中的技能抽取,并对比了传统的技能抽取方法,证明了该方案的有效性。