随着人员管理信息化的发展,当前各企事业单位对人才管理的要求越来越精准化和细致化,人才建设也成为了影响企业单位发展的一个至关重要的因素。面对海量的人才数据,如何利用数据分析模型和数据挖掘技术来帮助企事业单位分析人才数据、挖掘优秀人才、构建人才模型是人才管理中非常关键的一步,因此,对构建人才画像的研究也就此展开。本文对人才画像的构建方法进行了调查研究,发现基于主题模型的文本挖掘技术比较适合对人才专业领域信息这样的多源文本内容进行挖掘和分析,由此开始本文的人才画像构建方案设计和实现工作。首先使用爬虫框架对公开知识平台的各领域人才专业知识、业绩课题等信息进行爬取,利用数据处理技术对原始数据进行数据清洗、文本分词以及对人才领域信息进行专业领域特征提取操作,然后使用LDA主题模型对处理后的信息数据进行专业领域主题类别的划分,并结合本体方法,参考本体库中的相关概念构建人才画像标签体系。之后,在传统KNN算法上,通过设置相似度阈值实现对人才领域的多主题提取,完成人才信息标签匹配,构建人才个人画像;再通过K-means聚类分析算法,对同主题下的不同子领域人才进行聚类,分析该主题领域下的人才的共同特征,实现人才标准画像的构建。本文的数据来自人才动态管理系统,以及使用爬虫框架对公开知识平台的各领域人才专业知识、业绩课题等信息进行爬取。本文建立的人才画像系统采用的前后端框架为JFinal框架,并利用Echart插件对人才数据分析结果进行可视化展示,实现对人才信息的全面准确地挖掘,构建科学合理的人才画像,有效帮助企事业单位进行人才管理、人才评价等工作。