高校培养方案的更新对于行业技术革新来说相对滞缓,高校学生需要通过课外补习、实践等方式获得更多的知识以便增加在招聘过程中的优势。目前的课程推荐对于高校学生来说吸引力较弱,主要原因包括高校学生自身定位不准确、面向就业的课程推荐系统较少等。本文通过命名实体识别技术,分析部分IT相关的招聘信息,最终向高校学生推荐增加就业优势的相关课程。爬虫作为当前比较流行的数据获取方式之一,是本文获取数据的主要手段。本文使用Scrapy框架搭建分布式爬虫,爬取智联招聘、51job等招聘网站的部分IT方向招聘信息以及慕课网、优达学城等网校的部分课程信息作为数据来源,使用Redis数据库作为信息存储的载体。命名实体作为文本承载关键信息的重要载体,是我们研究的主要内容。命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,广泛应用于文本挖掘、信息提取、知识问答、语义分析、机器翻译等领域中。在大数据驱动的生产生活中,如何高效提取有价值的信息成为重中之重。本文使用当前较流行的命名实体模型BiLSTM-CRF对招聘信息进行知识实体识别。招聘信息中的知识实体包括:编程能力、应用框架、操作系统、算法技术以及相关软件等信息。通过命名实体识别技术提取知识实体对分析招聘信息具有重要作用。最后,基于招聘信息、课程信息以及提取的知识实体,搭建了课程推荐系统。通过基于搜索词检索的方式,分析相关职位的知识实体分布情况,并在此基础上分析高校学生应该获取的课程信息。