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厦门人才网分布式全文检索与推荐系统设计
  • ISSN号:1673-4432
  • 期刊名称:厦门理工学院学报
  • 时间:2013.6.6
  • 页码:1-5
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建厦门361024, [2]厦门市人才服务中心,福建厦门361012
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61070151);福建省教育厅科技项目(JA11241);厦门市科技计划高校创新项目(3502Z20123037)
  • 相关项目:大规模时空数据集的高效知识发现核心问题研究
中文摘要:

基于Lucene.Net框架,利用.NetRemoting技术,结合多种数据挖掘和推荐算法构建面向大规模文本数据的厦门人才网分布式全文检索与推荐系统.提出把大索引切割成小索引,采用多台服务器并行处理的分布式解决方案,完成招聘企业、职位、应聘人员信息的整合与聚集,实现信息的智能推荐.实验结果表明,本系统取得了较高的索引效率、较快的检索速度以及较为精准的推荐结果,并在实际应用中取得了良好的效果.

英文摘要:

A distributed full-text retrieval and recommendation system in Xiamen Human Resource Network is constructed, using Lucene . Net framework and .Net Remoting technology and a variety of data mining and recommendation algorithms. A solution that cuts the index into smaller components and uses multiple servers for parallel processing was proposed and applied. Information was integrated and assembled for recruiter companies, positions and candidates, and intelligent recommendation was therefore made possible. Experiments and application have shown that the system has achieved a high indexing and retrieving efficiency and more accurate recommendation results.

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期刊信息
  • 《厦门理工学院学报》
  • 主管单位:厦门理工学院
  • 主办单位:厦门理工学院
  • 主编:朱文章
  • 地址:福建省厦门市集美区理工路600号
  • 邮编:361024
  • 邮箱:xb@xnut.edu.cn
  • 电话:0592-6291127
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4432
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1289/Z
  • 邮发代号:34-91
  • 获奖情况:
  • 全国地方高校优秀学报,新闻出版总署首批出版规范合格期刊,全国市属高校学报总体策划奖,全国高等学校社科学报优秀栏目策划学报,福建省高校优秀自然科学学报一等奖,全国地方高校优秀栏目
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:1300