基于hadoop平台人才发现和推荐系统探究

《基于hadoop平台人才发现和推荐系统探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于Hadoop平台人才发现和推荐系统探究　　摘要：随着互联网和社交网络的发展，个人信息越来越多地暴露在网络空间中，有效收集和挖掘这些信息可发现所需要的人才信息。设计了一个人才发现与推荐系统，该系统基于Hadoop平台，利用网络爬虫程序寻找网页，通过信息抽取技术获取页面内容，利用lucene的分词器提取文本中的关键词，根据关联规则算法挖掘出关联关键词，采用基于相似项的策略推荐人才。系统为企业提供了一种基于网页数据的技术人才发现和推荐工具，节约了大量时间和成本。关键词：人才推荐系统；Hadoop平台；网络爬虫；信息抽取；相似项中图分类号：TP303文献标识码：

2、A文章编号文章编号：16727800（2014）001000403作者简介作者简介：王孟頔（1992-），女，江苏大学计算机科学与通信工程学院学生，研究方向为数据挖掘与机器学习；邰泳（1990-），男，江苏大学计算机科学与通信工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘与机器学习；薛安荣（1964-），男，江苏大学计算机科学与通信工程学院教授，研究方向为数据挖掘与机器学习。0引言10随着互联网的发展，博客已经成为众多网民的重要网络应用工具，博客作为网民记录生活和发表评论的载体，其自身蕴含着许多非常有价值的信息，如何充分识别、提取并分析利用这些信息，成为当前摆在研究

3、人员面前的重要课题。设计一个基于互联网的人才信息获取、提取、分析和推荐平台，可改变传统的人才招聘模式，缩短招聘周期，改善企业的人力资源管理，同时个人也可以从中发现同行，互相交流知识经验，拓宽人脉。本文结合Hadoop技术，实现了一个利用互联网资源向企业提供人才推荐服务的分布式平台。系统利用网络爬虫程序寻找网页，通过信息抽取技术获取页面信息，利用lucene的分词器提取文本中的关键词，根据关联规则算法挖掘关联关键词，采用基于相似项策略推荐人才。该系统具有网页数据的抓取、网页内容的分析存储、人才数据的提取和挖掘，以及具有一定特征人才信息的推荐功能。用户能够根据所

4、定义的人员特征，如知识领域、分布范围、教育背景或者能力水平等，通过对互联网中网页内容的收集和分析，寻找出具有指定特征的人才数据。1系统架构系统综合运用爬虫技术、信息抽取技术、文本挖掘技术、推荐技术实现人才发现和推荐功能，系统结构如图1所示。图1人才推荐系统结构10网络爬虫组件爬取网页，存放到抓取库；信息抽取组件从抓取库中取出页面，抽取页面中的重要文本信息，并将其存放到文章库；知识挖掘组件从文章库里取出文章，提取出反映作者知识的关键词，存放到知识库；关联知识挖掘组件利用语料库中的信息挖掘出关联规则，存放到关联规则库中；推荐组件综合利用知识库和关联规则库中的内容

5、结合用户的需求，向用户推荐人才。各个库里存放的内容及格式如下：（1）抓取库存放爬虫爬取到的页面信息，用于信息抽取。格式为：（页面，页面url）。（2）文章库存放页面的文本信息，用于提取关键词。格式为：（文章所在页面url，文章内容，作者信息）。（3）知识库存放提取的关键词，用于发现人才信息。格式为：（文章所在页面url，作者信息，关键词）。（4）语料库存放人工搜集的技术类文章，用于发现关联规则。格式为：（技术类文章）。（5）关联规则库存放关联规则，用于推荐人才信息。格式为：（关键词1，关键词2，…），（关键词3，关键词4）。2组件实现2.1网络爬虫10爬虫模

6、块是在Nutch的基础上进行二次开发，由4个主要的数据结构提供数据支撑，分别是WebDB、LinkDB、Segments和Index。WebDB用来存储从抓取开始看到的所有URL的相关信息；LinkDB用来存储链接信息；一次爬行会产生很多个段（segment），段存储的是爬虫在一次抓取过程中抓到的网页以及这些网页的索引；Index是爬虫抓取的所有网页的索引，它是将所有segment中的索引合并处理后得到的。在此基础上，页面抓取的工作流程如图2所示。（1）建立初始URL集。操作结果：生成一个txt文件，上面记录了爬虫初始访问的URL地址集。（2）将URL集注入

7、crawldb数据库，使用injector、nutch核心包之一crawl包中的类。操作结果：crawldb数据库内容得到更新，包括URL及其状态。（3）根据crawldb数据库创建抓取列表，使用generate、crawl包中的类generator。操作结果：创建了抓取列表，存放在segment文件夹下，以时间为文件夹名称。循环抓取多少次，segment文件夹下就会有多少个以时间为名称的文件夹。（4）执行抓取，获取网页信息，使用fetch、fetcher包中的类以及parsesegment、parse包中的类。操作结果：将页面内容抓取下来，并解析内容，解析

8、结果分别存放在text和data文件中，存于segm