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摘要:
政府与企事业单位的人事部门通常面临着如何从大量简历中筛选出合适人选的问题.一些业务部门对人才的需求通常只能表达为标签,比如"具有丰富搜索引擎开发经验"、"985高校毕业"等,这些需求不能通过SQL查询或关键词搜索来实现.为了解决这个问题,提出一种基于语义网的简历搜索方法.通过领域知识库辅助信息提取的方法,对简历信息进行语义分析和标签的自动生成.此外,在大规模人员情况下,提出了多层次缓存的方法,极大提高了性能.将该方法应用于某机构一万人员简历的筛选,实验结果表明了其有效性.
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文献信息
篇名 一种简历语义搜索系统的实现方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 语义网 RDF SPARQL 性能优化
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 第十三届全国软件与应用学术会议
研究方向 页码范围 56-59
页数 4页 分类号 TP311
字数 4120字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.12.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘杰 中国科学院软件研究所 218 1905 24.0 36.0
2 马志柔 中国科学院软件研究所 7 18 2.0 3.0
3 柯叶青 中国科学院大学计算机与控制学院 3 2 1.0 1.0
7 伍海江 中国科学院大学计算机与控制学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语义网
RDF
SPARQL
性能优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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