社交网络平台已成为互联网服务中不可或缺的重要组成部分。随着用户数量的爆炸性增长,社交网络的数据规模不断扩大,这使得用户画像成为研究热点。目前,对用户画像技术的研究在电子商务、新闻媒体等领域已经有了非常丰富的成果,但现有的研究工作缺少对用户职业画像的研究与应用,本文基于职业社交网络数据分析用户职业适应性、职业技能聚类特征及相关应用,主要内容如下:(1)基于职业社交网络数据分析了用户的职业适应性。本文首先采集了64442份Linked In会员的个人档案,每个档案都包含用户的个人兴趣,职业技能,工作经历等其他信息。然后对用户填写的所有兴趣和技能数据进行标准化处理,通过同义词聚类筛选出214个高频兴趣和4764个高频技能。接着建立关联分析模型并挖掘多维关联规则,揭示了不同兴趣和技能之间的关联和依赖关系,分析了人类兴趣和技能之间的关联特征与职业适应性的关系,并验证了这些关联规则对用户职业适应性的影响。最后,列举了职业适应性分析的使用场景,并讨论了实验结果的应用价值和发展前景。(2)研究了职业技能生命曲线的聚类特征。本文对采集的用户数据进行提炼并统计出职业技能在各年龄段用户群体中的被认可程度,从而生成每个职业技能的生命曲线。接着利用一种结合密度峰聚类算法和K-Means聚类算法的混合聚类算法对职业技能生命曲线进行聚类,挖掘出具有相似生命曲线的职业技能,并设计了三组实验验证了混合聚类算法的效果。(3)探究了社交网络用户职业画像方法的应用。本文介绍了基于海量社交网络数据的人物画像系统,对系统的项目背景、总体架构以及部分原理进行了详细说明,阐述了职业适应性研究在用户画像系统中的应用,并展示了系统的部分可视化效果。本文还将兴趣爱好与职业技能的关联规则应用到职业推荐算法中,通过对比实验证实了关联规则能够在一定程度上解决推荐算法的数据稀疏性问题,并提高职业推荐算法的准确度。本文的研究成果可以佐证人类的兴趣爱好与职业技能之间存在着大量的关联关系与聚类特征,这些数据特征可以在基于社交网络大数据的职业推荐系统、人物画像系统等实际应用场景中发挥良好的应用效果。此外,本文的研究成果对社交网络用户属性挖掘具有借鉴意义。