【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院大学计算机与控制学院,中国科学院软件研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170074,61202065）, 国家高技术研究发展计划（2012AA011204）资助
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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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