随着大数据时代的到来,用户的基本信息和行为信息充斥着整个网络,如用户地址、用户购物信息、用户发表言论等。针对当前大量的用户数据进行整理、分析与挖掘,以从中获得有价值的信息,发挥数据的价值是当前的研究热点。目前部分企业已利用现有的用户数据,分析用户共性,形成用户标签并构建用户画像。通过用户画像帮助企业实现用户研究、精准营销、个性化服务、业务决策等目标。CSDN是中文的IT技术交流平台,为国内互联网从业者和爱好者们提供了知识传播与学习的途径,平台拥有大量的用户,且大部分为IT技术从业者。目前企业的IT技术人员招聘存在着不少难题,如招聘者缺少合适的简历、面试者不符合企业的期望等。而用户画像在企业招聘领域的研究较少,且CSDN平台又拥有大量IT从业人员的用户数据,为尽可能缓解企业招聘IT技术人员的现状。本文以企业招聘为视角,基于CSDN用户数据构建用户画像,目的是为企业招聘IT技术人员提供参考。本文的主要工作如下:(1)数据收集和处理:通过对CSDN网页的分析,设计了用户数据爬取流程,并实现爬虫程序。将收集到的用户数据存入数据库表,并进行数据处理,保证用户数据的准确和规范,为用户画像提供数据基础。(2)用户标签挖掘:根据收集的用户数据,以企业招聘的角度分析,设计了两个企业需求的标签,包括用户类型标签和学习类别标签。用户类型标签是对用户综合性的评价,通过基于马氏距离的K-means++聚类算法进行标签挖掘,得到用户类型标签,根据标签将用户分为一般型、良好型、优秀型用户。学习类别标签是标识用户技术方向的标签,通过结合图卷积神经网络和长短期记忆网络的算法将文章分类,并按照用户发表的文章类别给用户打上学习类别标签,最后计算各类别的分值,用以判断用户该类别的水平。挖掘的用户标签将为用户画像提供标签基础。(3)建立用户画像与可视化平台:基于企业需求的标签,并结合用户基本属性标签来建立用户画像。根据建立的用户画像,设计并实现可视化平台,为企业招聘提供服务与参考。