專業(yè)人才跨域搜索研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)招聘越來越成為主流，對關(guān)于各專業(yè)技能人才搜索的垂直搜索引擎的研究十分有必要。但是隨著各大招聘網(wǎng)站和技術(shù)論壇用戶的快速增長，不用來源的簡歷數(shù)據(jù)或論壇用戶的重復(fù)率越來越高，對這些不同領(lǐng)域用戶的相互關(guān)聯(lián)很有意義，因為它不僅可以簡化招聘工作，還能對用戶的個人信息進(jìn)行完善。
　　對于簡歷之間的相互關(guān)聯(lián)，本文首先對簡歷集進(jìn)行了分類，然后對簡歷之間各字段的相似度進(jìn)行比較；而對于不同論壇用戶之間的關(guān)聯(lián)，可轉(zhuǎn)化為多重

2、網(wǎng)絡(luò)之間的節(jié)點匹配問題，目前，該問題主要是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息，利用不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接的相同的已知匹配節(jié)點對的個數(shù)來求得不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對之間的初始相似度，然后就可以將該問題轉(zhuǎn)化為圖論中的帶權(quán)二分圖匹配的問題，最后利用KM算法即可對其最優(yōu)匹配進(jìn)行求解。
　　本文根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特點，在該匹配算法的基礎(chǔ)上，對其節(jié)點對之間的初始相似度計算方法進(jìn)行改進(jìn)。主要是因為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不止有雙層網(wǎng)絡(luò)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，而且各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(即用戶)還有很多屬性信息，例

3、如發(fā)帖記錄和標(biāo)簽等，利用這些屬性信息可以對用戶對之間的相似度計算進(jìn)行優(yōu)化。同時本文還通過緩存措施對搜索引擎過程中的索引建立速度進(jìn)行了優(yōu)化、通過技能同義詞庫對搜索進(jìn)行了模糊搜索的優(yōu)化并結(jié)合實際情況對搜索出的結(jié)果進(jìn)行了排序，使得結(jié)果更符合人們的直觀需要。
　　最后通過對搜索結(jié)果進(jìn)行分析，說明了改進(jìn)后的搜索方式更能豐富用戶搜索結(jié)果；改進(jìn)后排序方式能使得更符合用戶預(yù)期的人物排在前面；通過對選取的知乎和微博網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配并和原算法比較