用于LinkedIn档案特征刻画的抓取与聚类技术
社会与信息网络
2015-05-06 v1 计算机与社会
信息检索
摘要
在线社交网络（OSN）概念出现后，网络的社会化进入了新的维度。每个互联网用户成为潜在内容创作者这一事实意味着需要处理海量数据。本文探讨了最流行的职业类OSN：LinkedIn。实现了一种抓取技术以获取约500万公开档案。将自然语言处理技术（NLP）应用于对所收集档案的教育背景进行分类并对其进行职业背景聚类，使我们得以提供关于该OSN用户的一些见解，并评估教育程度与职业生涯之间的关系。
引用
@article{arxiv.1505.00989,
title = {Scraping and Clustering Techniques for the Characterization of Linkedin Profiles},
author = {Kais Dai and Celia Gónzalez Nespereira and Ana Fernández Vilas and Rebeca P. Díaz Redondo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00989},
year = {2015}
}
备注
In proceedings of the Fourth International Conference on Information Technology Convergence and Services (ITCS 2015), pp. 1-15, January 2015, Zurich(Switzerland)