电子就业文本挖掘系统关键技术研究与应用

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1、浙江+Ji商火学硕．I：学位论文电子就业文本挖掘系统关键技术研究与应用摘要随着网络信息技术的快速发展，各大人才就业网站给就业者和用人单位提供了铺天盖地的就业信息，人们已经不必再担心信息量的匮乏。但是面对日益庞大的就业和人才招聘网站的信息，迫切需要人工智能的相关技术，对网络上的海量数据进行深层次的分析，及时搜索和抽取出对高校毕业生和用人单位有用的信息，提高大学生就业的时效性和成功率。本文主要针对电子就业领域的海量招聘信息用文本数据挖掘的方法进行分析和处理，从而对文本挖掘相关技术进行研究和应用。论文的主要工作包括以下几点：1、提出了一个基于QI—D

2、W的信息搜索算法(QIDWDS)：针对网络信息的搜索，本文提出的基于查询接口的DeepWeb信息搜索算法(QIDWDS)，通过搜索网络上含有DeepWeb的查询接口，实时地、高效能地搜索隐藏在DeepWeb(Dw)后台数据库中的网页信息。2、提出了一个基于DI—DOM的信息抽取算法(DIDOME)：针对电子就业领域海量信息的流动性特征，提出了一种基于DOM树的动态流(DI)信息提取算法，对网页文本数据进行预处理。3、开发了一个智能电子就业文本挖掘系统：设计和实现了一个It蕞q{量量写_。量‘量I五；。，fIj，阿～浙江f．：商人学硕十学位论文电

3、子就业文本挖捌系统关键技术研究与庶心典型三层c／s结构的文本挖掘系统，用基于支持向量机的文本分类的方法实现了面向电子就业领域文本数据挖掘的应用系统。结合实际需求，对电子就业领域的专业信息建立专业性语料库，并对天津海量的分词系统进行了修正，同时对电子就业文本信息的特征计算和选取进行了特殊的处理。关键词：文本数据挖掘；DeepWeb信息；DOM树；支持向量机；文本分类IIKEYTECHNIQUESOFTEXTMINING，SREsEARcHANDAPPLICATIONONf‘／／／-／／／／／／／．／／／。／／／／／／／b／／／／／z／／／／／／／

4、5／／／／／2／／／／／／／4／／I／／ELECTRONICEMPLOYMENT1’。ABSTRACTDuetotherapiddevelopmenttechnologyofnetworkinformation，themajoremploymentwebsitescanprovidejobhunterswithlotsofinformation，whilepeopledon’tneedtoworryaboutthelackinginformationanymore．However，whenfacingwiththeincreasinglarge

5、numberofnetworkaboutemploymentandpersonnelinformationontheInternet，artificialintelligencetechnologiesisurgentlyneeded．Inordertoimprovethetimelessandsuccessrateofjob—hunting，itisnecessarytodeeplyanalysizethemassivedatainformationandquicklysortandextracttheusefulknowledgewhich

6、ishelpfultothosegraduates．Inthispaper,weusethemethodoftextminingtoefficientlydealwiththemassiverecruitmentinformationfromthefiledofelectronicemployment．Maincontributionsofthedissertationinclude：(1)amispaperpresentsanQI．DWinformationextractionHIalgorithm(QIDWDS)：accordingtoth

7、einformationresearchtechnology,wesorttheinterfacewhichhastheDeepWebbasedontheDeepWebinformationsortingalgorithm，resultinginsortingthewebpageinformationhiddeninthebackgrounddatabase．(2)ADI—DOMinformationextractionalgorithm(DIDOME)ispresented：accordingtothedynamicfeatureaboutw

8、ebinformation，anregularexpressionalgorithmbasedontheDOMTressisproposedtopre