专业搜索在人才搜索中应用的比较分析

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1、专业搜索在人才搜索中应用的比较分析 摘要:综合搜索如Google已经发展比较成熟,同时也面临一些新的问题,面对快速增长的海量信息,专业搜索承担了重任。本位介绍了专业搜索的概念及应用,并简重点介绍了专业搜索在人才搜索中的应用。   关键词:专业搜索垂直搜索人才搜索比较分析   :C964:A:1672-3791(2011)09(a)-0005-01   随着Inter信息急剧膨胀以及信息多元化的发展,传统的综合性搜索引擎(如google、百度等)采集索引查询内容不断扩大,这不但使搜索引擎面临巨大的困难,而且越来越不能满

2、足用户的需求。当庞大的X络信息资源使搜索变得越来越难以控制,用户需求和市场服务间的差距产生了巨大的“搜索噪音”的时候,人们呼唤更有针对性的搜索引擎。专业搜索中的垂直搜索引擎应运而生并成为搜索引擎发展史上的一块里程碑。   1垂直搜索引擎   1.1垂直搜索的概念   垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎,是搜索引擎的细分和延伸,是对X页库中的某类专门的信息进行一次整合,定向分字段抽取需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户[1]。   垂直搜索引擎和普通的X页搜索引擎的最大区别是对X页信息进行了结构化信息抽取,也

3、就是将X页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据,好比X页搜索是以X页为最小单位,基于视觉的X页块分析是以X页块为最小单位,而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库,进行进一步的加工处理。   1.2垂直搜索的现状与应用领域   目前垂直搜索从技术角度来说,实现起来比较容易,而且很多X站做的非常好,对综合搜索带来了极大的挑战。“细分市场,从垂直搜索切入。”这可谓是垂直搜索领域新进者的标志性口号。现在的垂直搜索能够在键入关键词后,用户获得的非相关信息量大大减少,极大地提高了查准率,给用户查找信息

4、节省了时间。   2国内常见人才搜索比较   在国内,关于人才市场方面的X站有成千上万,如果想在很短的时间内知道一个地区的招聘信息,犹如大海捞针,尽管像google、百度这些综合性X站提供这方面的搜索,但是搜索结果往往让用户大失所望。随着垂直搜索引擎的发展,一些专业门户X站开始出现,并在各个行业覆盖,在人才搜索方面典型的X站有如下几个:(1)深度搜索;(2)职友集;(3)职通车;(4)搜职X;(5)托托搜索,下面对这几个X站进行简单的分析比较。   2.1检索界面(表1)   一个提供检索的X站的好坏,检索界面是一个

5、重要的因素,一个好的检索界面会更加受到欢迎,毕竟每个X站面对各种用户群,检索界面就要变的简洁易用,如“帮助”能够使不会使用该系统的用户很快熟悉并顺利完成检索任务。   2.2高级搜索   (1)深度搜索:搜索关键词、显示条数、搜索范围、工作时间、工作地区、职位分类、学历要求、工作经验、工作性质。   (2)职友集:职位、公司、地区、发布时间、工作经验、学历要求、公司规模等。   (3)职通车:职位、公司名称、职位要求、工作地区、发布时间。   (4)搜职X:职位类别、职位、工作地区、公司、学历要求、工作年限、发布时间

6、。   (5)托托搜索:无。   几乎大多X站都提供“高级搜索”功能,“高级搜索”能让用户获得更加准确的检索结果,也就是高的查准率,有的X站如深度搜索还提供“显示条数”选项,让数出结果的条数由用户决定,把更多的权力让给用户,这也符合Web2.0发展的要求,更加体现其交互性。   2.3信息   (1)深度搜索:卓博人才、前程无忧、中华英才、智联招聘、51job等。   (2)职友集:中华英才、智联招聘、首都人才热线中国人才热线、南方人才X等。   (3)职通车:数字英才X、前程无忧、中华英才、智联招聘、台湾104人力

7、银行等。   (4)搜职X:前程无忧、智联招聘等;托托搜索:智联招聘、南方人才、51job等。   以上可以看出,这几个X站的信息有所不同,但是主要还是国内有名的几个人才X(如前程无忧、智联招聘、卓博人才等),对小型人才X的忽视(如地方人才市场),会影响查全率,有可能让用户失去一次好机会,这点应该值得考虑。   从使用这5个人才搜索X站情况来看,只有托托搜索能够通过普通搜索获得相关信息,其他几个X站都要进行高级搜索才可以得到相关信息,而且,深度搜索的检索效果不是太理想,虽然用时间进行限定,但是检索出来的结果还是有在这

8、个时间段之前的招聘信息,这对求职来说,是“搜索噪音”。   3人才搜索X站不足与发展趋势   从这5个比较典型的人才搜索X站来看,它们存在如下问题。   (1)查全率考虑较少,许多X站就重点集中在几个大型人才X(如智联招聘、前程无忧等),而对那些地方性的小型人才X搜集较少,这也将导致查全率较低。有些X站没有提供精确检索,可能导致很多相似但不是求

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