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| 1 | 高校人才培养全过程与信息技术深度融合中的数据挖掘显示文摘针对当前我国高校对教育数据挖掘重视程度不够,教育数据挖掘的应用范围不广,教育数据挖掘的研究成果还没有得到很有效应用的现状,以高校人才培养过程为线索,综述了高校人才培养全过程的五个阶段中的数据挖掘研究工作,并分析了数据挖掘对高校教育信息化的三个新要求。 | 文益民 易新河 李忧喜 文博奚 | 2016 | 高教论坛2016，，4： | 7 |
| 2 | 融合句法特征和句法相似度的网络舆情突发事件识别方法研究显示文摘[目的/意义]快速、准确地从突发网络舆情文本中识别事件。[方法/过程]提出一种融合句法特征和句法相似度的网络舆情突发事件识别方法。结合句法特征提出面向事件的句法特征提取方法,利用事件语义标注和句法特征提取方法构造事件句法特征库,通过计算待测文本与句法库的句法相似度来识别网络舆情突发事件。[结果/结论]以新型冠状病毒肺炎疫情为例,所提出网络舆情突发事件识别方法在该舆情下的最优相似度为0.93,在此相似度下从一段新的文本中识别出160个事件和30个非事件,F1值达到了0.848。通过方法测评证明网络舆情突发事件识别方法在利用句法相似度识别事件和进行相同相邻词性合并等方面创新的有效性。 | 陈健瑶 翟姗姗 夏立新 刘德印 | 2021 | 图书情报工作2021，65，9： | 2 |
| 3 | 基于语义的Web招聘信息抽取关键技术的研究显示文摘随着互联网技术的应用,大量求职者期望能从招聘网站中快速、精准获取有用信息,因此分析并抽取这些网站中的招聘信息具有实际应用的价值.针对Web信息抽取技术在招聘信息系统中的应用,提出了一种基于语义的Web招聘信息抽取的方法,首先是构建主题蜘蛛程序抓取网页,然后对预处理过的网页中的命名实体进行识别.经测试采用本文提出的方法进行信息抽取是可行的,命名实体识别的准确率和召回率能达到71%以上. | 张晓孪 王西锋 | 2019 | 微型电脑应用2019，35，6： | 2 |
| 4 | 基于LDA模型挖掘招聘信息的技术主题显示文摘互联网中发布着大量的招聘信息,这些信息不仅反映了公司对人才的需求,而且暗含市场中的技术热点和公司的技术主题。针对招聘信息中所蕴含的技术主题,本文提出一种将句子分类和主题抽取相结合的方法。该方法使用LDA模型对招聘信息建模,再通过SVM分类提取出与技术相关的句子,最后从技术相关的句子中抽取出技术主题,整合成招聘信息的技术主题。实验结果表明该方法能够准确地挖掘出招聘信息的技术主题,获得了良好的效果。 | 施乾坤 梁正友 | 2013 | 计算机与现代化2013，，9： | 2 |
| 5 | 基于双向需求的电子就业服务模型研究显示文摘针对电子就业市场垃圾信息泛滥的现状,提出基于双向需求的服务模型。根据招聘者和应聘者的实际需求,给出该模型的体系结构、数据结构与运行流程,研究招聘双方需求匹配、海量候选者筛选的方法以及代理间通信的实现问题。实验结果表明,该模型能实现高效的双方信息匹配与管理,提高简历筛选速度。 | 唐新亭 | 2011 | 计算机工程2011，37，15： | 1 |
| 6 | 基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型显示文摘历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。 | 谭龙江 | 2011 | 四川理工学院学报(自然科学版)2011，24，1： | 1 |
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