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1.
网络招聘文本技能信息自动抽取研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的/意义]针对目前网络招聘文本手工抽取技能信息无法满足大数据量分析要求的问题,提出一种针对大量网络招聘文本的技能信息自动抽取方法。[方法/过程]根据网络招聘文本的特点,利用依存句法分析选取候选技能,然后提出领域相关性指标衡量候选技能,将其融入传统的术语抽取方法之中,形成一种网络招聘文本技能信息自动抽取方法。[结果/结论]实验表明,本文提出的方法能够从网络招聘文本中自动、快速、准确地抽取技能信息。  相似文献   
2.
针对在线社交网络朋友推荐问题,尝试融合多个社会网络为一个混合图模型,采用基于混合图模型的重启动随机游走算法,为用户提供个性化的朋友推荐,并通过参数调节多个网络的权重。实验表明,该算法提高了在线社交网络朋友推荐的准确性。  相似文献   
3.
用户兴趣变化感知的重启动随机游走推荐算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前重启动随机游走推荐算法忽略用户兴趣变化的问题,提出一种基于用户兴趣变化的重启动随机游走推荐算法。通过聚类识别用户的兴趣,建立用户兴趣模型,在此基础上,考虑兴趣的时间衰减,计算用户当前兴趣度。最后,根据用户当前兴趣度,形成用户转移概率矩阵,并做出推荐。实验表明提出的算法较传统的重启动随机游走推荐算法可以有效地提高推荐精度。  相似文献   
4.
针对目前重启动随机游走推荐算法偏重隐式评分而忽略显式评分的问题,采用监督重启动随机游走算法,使得用户喜爱的项目被访问的概率大于用户不喜爱的项目的概率,从而做出推荐。实验表明,该算法可以有效地提高推荐的准确性。  相似文献   
5.
[目的/意义]针对中文专利候选术语选取方法存在需要对不同的数据集分别制定不同的模式匹配规则、专利术语抽取准确性不高等问题,本文提出基于依存句法分析的中文专利术语选取方法,以提高中文专利术语抽取准确性。[方法/过程]主要包括依存句法分析、剪枝、生成依存子树等三个主要步骤。首先对中文专利进行依存句法分析,得到依存树,对依存树进行剪枝,去除不符合要求的依存关系,生成依存子树,从中选取连续词串作为候选术语,以抽取中文专利术语。[结果/结论]实验结果表明,与已有的中文专利候选术语选取方法相比,本文提出的基于依存句法分析的中文候选术语选取方法能够有效地提高中文专利术语抽取的准确性。  相似文献   
6.
俞琰  陈磊  赵乃瑄 《图书情报工作》2019,63(10):134-142
[目的/意义] 为帮助高校师生充分利用网络招聘信息,提出基于大数据量网络招聘文本挖掘的课程知识模型及其自动构建方法。[方法/过程] 本文提出包含"岗位-课程-知识点"的三级课程知识模型,利用自然语言文本挖掘技术实现课程知识点模型的自动构建,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。[结果/结论] 实验结果表明本文提出的模型及方法具有高度的可行性与有效性,可为高校和学生提供教学和学习参考。  相似文献   
7.
随着网络技术的快速发展,社交网站为广大用户提供了一种全新的交流和信息分享的平台,深受网友的欢迎.本文探讨了社交网站的交互模式,以测试来自传统物理世界的成本、互惠性、三方闭合、同质性等理论应用在虚拟世界是否有效为重点.尽管结果显示社交网站交互结构和属性变化与现实世界中的社会网络的结构有所不同,但他们在一定程度上影响了社交网站中用户交互的形成.毫无疑问,这些发现对于需要理解社交网站发展过程的研究者和实践者有重要的启示作用.  相似文献   
8.
[目的/意义]针对目前专利关键词抽取算法评价中主要采用抽取的关键词与专家人工标注关键词进行匹配存在的问题,提出一种基于信息增益与相似度的专利关键词抽取算法评价模型.[方法/过程]提出的评价模型从内部和外部两个层面评估专利关键词抽取算法的准确性.其中,内部评价模型度量待评价算法抽取的每个关键词的信息增益,以评估被抽取的关...  相似文献   
9.
俞琰  赵乃瑄 《图书情报工作》2018,62(11):120-126
[目的/意义]针对专利文本主题建模中领域停用词自动选取尚未有充分研究的问题,提出一种新的领域停用词自动选取方法,用于专利文本主题模型分析,以提高专利主题模型的区分度与建模质量。[方法/过程]领域停用词本质上是信息比较少,在不同类别专利文本中区分度低的词。因此,引入辅助专利文本集,使用类别熵衡量词的分布情况,然后依据词的类别熵进行排序,选取类别熵最大的若干词作为领域停用词。[结果/结论]实验通过专利文本数据,验证了该方法的可行性与有效性,能够有效地提高专利主题模型的区分度。  相似文献   
10.
目前大数据人才培养在国内外高校开始普及,但大数据实验室的几种常用建设方法都存在着诸多问题。针对大数据实验环境的特点,提出一种利用Docker容器技术在单台普通计算机上构建Hadoop集群的方法,并详述了Hadoop镜像制作、Docker环境部署、容器运行、Hadoop集群测试、Eclipse开发环境配置、镜像迁移等实验室建设细节。实践表明,新方法无需额外购置设备,节省实验室资金,同时未增加机房维护工作量,提高机房可复用性,新方法实验教学效果良好,为高校的大数据实验室建设提供参考。  相似文献   
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