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(lái)越成為主流，對(duì)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(zhǎng)，不用來(lái)源的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)或論壇用戶的重復(fù)率越來(lái)越高，對(duì)這些不同領(lǐng)域用戶的相互關(guān)聯(lián)很有意義，因?yàn)樗粌H可以簡(jiǎn)化招聘工作，還能對(duì)用戶的個(gè)人信息進(jìn)行完善。
　　對(duì)于簡(jiǎn)歷之間的相互關(guān)聯(lián)，本文首先對(duì)簡(jiǎn)歷集進(jìn)行了分類，然后對(duì)簡(jiǎn)歷之間各字段的相似度進(jìn)行比較；而對(duì)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(diǎn)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(diǎn)連接的相同的已知匹配節(jié)點(diǎn)對(duì)的個(gè)數(shù)來(lái)求得不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)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(duì)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(diǎn)，在該匹配算法的基礎(chǔ)上，對(duì)其節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的初始相似度計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)。主要是因?yàn)楝F(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(diǎn)(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(duì)用戶對(duì)之間的相似度計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)本文還通過(guò)緩存措施對(duì)搜索引擎過(guò)程中的索引建立速度進(jìn)行了優(yōu)化、通過(guò)技能同義詞庫(kù)對(duì)搜索進(jìn)行了模糊搜索的優(yōu)化并結(jié)合實(shí)際情況對(duì)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(guò)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行分析，說(shuō)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(guò)對(duì)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