嚴(yán)慧琳

黎明職業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，福建 泉州 362000

大學(xué)生就業(yè)問題屬于高校人才培養(yǎng)急需解決的問題，該問題在社會上的關(guān)注度很高[1]。在互聯(lián)網(wǎng)時代下，高校就業(yè)信息搜索模型水平的要求也逐漸增加，通過高校就業(yè)信息搜索模型實現(xiàn)就業(yè)信息的采集，解決大學(xué)生就業(yè)困難的問題，促進(jìn)大學(xué)生對口專業(yè)就業(yè)的精準(zhǔn)性[2-4]。

通用搜索模型是對全部互聯(lián)網(wǎng)信息實施采集與索引，因此該模型的查全率較高，但其覆蓋的信息較為廣泛，這導(dǎo)致該模型信息分類的精準(zhǔn)性較低，不能滿足用戶高查準(zhǔn)率的信息搜索要求。垂直搜索模型通過一定的策略實現(xiàn)遍歷深度與廣度的干預(yù)，使模型能夠遍歷所有和主題有關(guān)的網(wǎng)頁，再篩選出合理的遍歷結(jié)果，垂直搜索模型具有更為專注、精準(zhǔn)與深入的優(yōu)點。謝曉暉等研究了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索引擎點擊模型構(gòu)建[5]，程煜華研究了基于D-S 證據(jù)理論的信息檢索模型[6]，這兩個搜索模型的準(zhǔn)確率與搜索效率均不高。

1 高校就業(yè)信息垂直搜索模型

高校就業(yè)信息垂直搜索模型主要通過5 個步驟實現(xiàn)信息搜索，分別為URL（Uniform Resource Locator，統(tǒng)一資源定位符）、信息采集、信息去噪、構(gòu)建索引與信息搜索，圖1 為具體步驟流程圖。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)時代高校就業(yè)信息垂直搜索模型

步驟1：以門戶網(wǎng)站就業(yè)信息板塊與權(quán)威就業(yè)信息網(wǎng)站的URL 為就業(yè)信息集的獲取途徑，通過人工發(fā)現(xiàn)方式獲取URL 初始就業(yè)信息。

步驟2：利用深度就業(yè)信息方法結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，獲取URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁與包括就業(yè)信息的超鏈網(wǎng)頁信息，采用 DOM （Document Object Model，文檔對象模型）技術(shù)分析與提取各個URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁，包括就業(yè)信息的超鏈接網(wǎng)頁信息內(nèi)的就業(yè)名稱與地址等信息。

步驟3：基于節(jié)點權(quán)重去噪處理URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁，包括就業(yè)信息超鏈網(wǎng)頁的就業(yè)名稱與地址等，去除無效與干擾信息，存儲于URL 資源庫。

步驟4：通過排序策略對資源庫內(nèi)的網(wǎng)頁構(gòu)建索引，形成索引庫。

步驟5：采用基于超鏈接和標(biāo)記文本算法實現(xiàn)高校就業(yè)信息搜索。

1.1 就業(yè)信息采集

利用深度服務(wù)信息自動采集算法實現(xiàn)高校就業(yè)信息采集。圖2 為深度服務(wù)信息采集流程。

圖2 深度就業(yè)信息采集方法

采集方法流程步驟如下：

步驟1：通過原地圖矢量數(shù)據(jù)對POI（Point Of Interest，信息點）的分類編碼搜索就業(yè)信息名稱與地址等POI 點數(shù)據(jù)，依據(jù)定義結(jié)構(gòu)形成深度就業(yè)信息點，就業(yè)信息字段空缺。

步驟2：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取就業(yè)信息類網(wǎng)站上發(fā)布就業(yè)信息的服務(wù)地點URL，利用DOM 技術(shù)分析與提取各個URL 內(nèi)就業(yè)信息的名稱與地址。

步驟3：計算步驟1 內(nèi)獲取的各個深度就業(yè)信息點內(nèi)的名稱、地址等字段和步驟2 內(nèi)得到的各個URL 相應(yīng)的名稱、地址等字符串相似度，選取最優(yōu)URL 頁面的深度就業(yè)信息[7，8]，利用編輯距離與最大公共子序列算法補充步驟1 內(nèi)空缺的就業(yè)信息。

1.2 就業(yè)信息去噪

1.2.1 算法基本思想

基于節(jié)點權(quán)重的去噪算法以VIPS（Visionbased Page Segmentation，基于頁面視覺分塊算法）為基礎(chǔ)，將VPIS 形成的基本視覺塊樹轉(zhuǎn)換成樣式樹，通過樣式樹節(jié)點內(nèi)的樣式特征，先將葉子節(jié)點劃分為細(xì)粒度的樣式樹，然后權(quán)重標(biāo)注樣式樹，最后依據(jù)權(quán)重標(biāo)注實施剪枝，形成去噪后的URL 就業(yè)信息[9]。圖3 為URL 就業(yè)信息的去噪流程。

圖3 URL 就業(yè)信息去噪流程

一般情況下，所形成的樣式樹沒有權(quán)重表示，可以屬性節(jié)點為基礎(chǔ)，加入權(quán)重節(jié)點的概念。FT代表權(quán)重節(jié)點T，可記為F，（k,u,t,m），k為當(dāng)前節(jié)點內(nèi)鏈接數(shù)與總鏈接數(shù)的比值，也叫鏈接比；u為當(dāng)前節(jié)點和容器節(jié)點在樹形結(jié)構(gòu)中的距離，也叫樹路徑距離；t為總文本中當(dāng)前節(jié)點的所占比例，也叫文本比；m為節(jié)點私有屬性的權(quán)重系數(shù)。利用節(jié)點的標(biāo)簽數(shù)量n歸一化值R（Fj），可確保R（Fj）值處于[0，1]之間，公式如下：

式（1）中，第j個標(biāo)簽的鏈接比是kj；第kj個標(biāo)簽的文本系數(shù)是tj；第j個標(biāo)簽的樹路徑距離是uj；權(quán)重樹內(nèi)的節(jié)點路徑和是D。

1.2.2 視覺塊樹細(xì)粒度化

VIPS 形成的視覺樹，僅是大概提取URL 就業(yè)信息頁面的基本布局信息，粗粒度的視覺塊樹先將噪聲與正文整合在同一個塊內(nèi)，再實施細(xì)粒度化。利用樣式節(jié)點與屬性節(jié)點對形成的樣式樹實施標(biāo)注。通過子元素的相似度分析已完成標(biāo)注的塊節(jié)點。二元組為子元素的樣式節(jié)點，E（Tag,Attrs,Content）為節(jié)點E的屬性信息，節(jié)點標(biāo)識是Tag，屬性信息是Attrs，節(jié)點的文本信息是Content。lj與li的Styles（樣式節(jié)點）的存在形式是鍵值對，這就需要將鍵值對轉(zhuǎn)換成樣式系數(shù)Cj與Ci，通過節(jié)點標(biāo)識 Tag 代表 HTML 內(nèi)相應(yīng)的 Node（節(jié)點）值，lj與li用（Tj,Cj）與（Ti,Ci）代表。判斷節(jié)點相似度公式為：

在相關(guān)系數(shù)比較小時，需要分裂子節(jié)點，通過從上至下的層次遍歷方式，實現(xiàn)初步分裂視覺樹。

1.2.3 細(xì)節(jié)樹剪枝

通過上述方法獲取的是一顆基于樣式的視覺樹，對于樣式與基本屬性方面，已經(jīng)不能細(xì)分，以基于樣式的視覺樹為基礎(chǔ)，實施噪聲的判斷[10，11]。通過統(tǒng)計大量線上URL 就業(yè)信息頁面發(fā)現(xiàn)，噪聲區(qū)域的鏈接比通常多于正文區(qū)域，文本比較低，樹距離較淺。這需要加入權(quán)重節(jié)點的概念，以從上至下的方式標(biāo)注細(xì)粒度化的視覺塊樹，再剪枝處理權(quán)重低的節(jié)點。初次遍歷時，可刪除具有樣式樹節(jié)點內(nèi)存在的鍵值對 position：fixed 與 display：none 的節(jié)點，實施一次簡單的預(yù)處理，position：fixed 在網(wǎng)頁內(nèi)屬于懸浮窗，display：none 在網(wǎng)頁內(nèi)屬于不做顯示的元素，根據(jù)觀察很多網(wǎng)頁的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，position：fixed與display：none 均是判斷噪聲節(jié)點的主要依據(jù)。

剪枝算法的步驟為：

步驟1：得到樣式樹，假設(shè)Tj為樣式樹。

步驟2：循環(huán)處理樣式樹的各個節(jié)點Fj。

步驟3：如果一個節(jié)點的css（Cascading Style Sheets，層疊樣式表）屬性內(nèi)存在position：fixed 與display：none 等鍵值對，就需要刪除這個節(jié)點。

步驟4：計算出文本比與節(jié)點的距離深度后，計算權(quán)重值R（Fj）。

步驟5：循環(huán)處理樣式樹的各個節(jié)點FT。

步驟6：去除平級節(jié)點內(nèi)權(quán)重較小的節(jié)點。

1.3 信息搜索算法

1.3.1 算法描述

利用基于超鏈接和標(biāo)記文本的算法實現(xiàn)高校就業(yè)信息的搜索，具體步驟如下：

另一方面，銷售成本的增加以及銷售收入的降低都將導(dǎo)致企業(yè)毛利率的下降，米奧會展2016年較2015年度平均銷售單價上漲14.79%，而平均單位銷售成本上漲30.69%，其中單位宣傳推廣成本上漲136.98%；2017年較2016年度平均銷售單價下降1.23%，同期平均單位銷售成本上漲3.14%，單位宣傳推廣成本下降0.60%。由此可見，宣傳推廣成本的增加也是導(dǎo)致境外自辦展毛利率下降的主要因素。

步驟1：將索引庫內(nèi)的就業(yè)信息網(wǎng)頁當(dāng)作圖G，圖G內(nèi)各個文檔B均有Authority 與Hub 兩個值。其中，Authority 表示一個權(quán)威URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁的入度值，就是該URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁被其余網(wǎng)頁引用的數(shù)量。一個網(wǎng)頁的入度值與Authority 值成正比。Hub 表示一個URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁的出度值，就是該URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁指向其余網(wǎng)頁的數(shù)量，可獲取指向權(quán)威網(wǎng)頁的鏈接集合。某一個網(wǎng)頁的出度值與該網(wǎng)頁的Hub 值成正比，Hub 網(wǎng)頁具有隱含說明某一個就業(yè)話題權(quán)威網(wǎng)頁的作用。優(yōu)質(zhì)的Hub 網(wǎng)頁為指向很多存在很高的Authority 值的網(wǎng)頁，優(yōu)質(zhì)的Authority 網(wǎng)頁為通過數(shù)個很高的Hub 值所指向的網(wǎng)頁。用A[B]代表Authority 值，用H[B]代表Hub值其中，網(wǎng)頁集合是V。

步驟 2：初始化A[B]與H[B]，獲取A[B]=1 與H[B]=1。

步驟3：內(nèi)容匹配，匹配所搜索關(guān)鍵字和鏈接中的標(biāo)記文本，若匹配，那么對鏈宿網(wǎng)頁賦予標(biāo)記，再計算得到這個網(wǎng)頁的權(quán)值weight（B），若不匹配，那么掃描在這個網(wǎng)頁內(nèi)的全部內(nèi)容，再計算得到對應(yīng)的權(quán)值weight（B）。

步驟4：歸一化權(quán)值weight（B）。

步驟6：計算Authority 值與Hub 值的權(quán)值為

H[B]=weight（B）×H[B]

步驟7：歸一化處理所計算得到的A值與H值，即

步驟8：如果A值與H值沒有收斂的情況下，轉(zhuǎn)到步驟5。

步驟9：設(shè)置Y為門檻值，同時選出A值與H值超過Y的全部網(wǎng)頁和賦以標(biāo)記的網(wǎng)頁，按照排序輸出搜索結(jié)果[12-14]。

1.3.2 文檔相關(guān)度權(quán)值的計算

文檔的相關(guān)度權(quán)值就是文檔和搜索條件的相似程度，權(quán)值與相似程度成正比，權(quán)值越高，和文檔相關(guān)性越高[15]。在搜索條件和超鏈接中標(biāo)記的文本匹配情況下，依據(jù)N層向量空間模型算法，在邏輯上將一個文檔劃分成N個相對獨立的文本段，通過文本段的內(nèi)容構(gòu)建文本特征向量與文本權(quán)值向量。超鏈接屬于一個獨立的文本段，能夠通過N層向量空間模型算法計算各個URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁的權(quán)值，計算公式為：

式（3）中，G網(wǎng)頁特征項hG的權(quán)值是WG，鏈接中標(biāo)記文本的長度是L，G網(wǎng)頁特征項hG在鏈接中出現(xiàn)的頻率是hf G，那么第a條匹配的超鏈接權(quán)值為：

式（4）、（5）中，匹配的超鏈接條數(shù)是b，搜索條件內(nèi)不同特征項數(shù)量是e。

在搜索條件和標(biāo)記文本不匹配的情況下，掃描URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁全部內(nèi)容，利用TF*IDF 方法計算文檔的相似度，公式為：

式（6）中，特征項hG表示文檔dz的能力大小是WzG，特征項hG在文檔dz內(nèi)出現(xiàn)的頻率是hf zG，文檔集合中的文檔個數(shù)是N，文檔集合中出現(xiàn)特征項hG的文檔個數(shù)是BG，特征項hG反比文檔頻率是zdf G。

根據(jù)式（6）發(fā)現(xiàn)，hf zG與WzG成正比，BG與WzG成反比，表示特征項可以代表文檔的內(nèi)容。

利用余弦公式計算全部URL 就業(yè)信息網(wǎng)頁權(quán)值，第z篇文檔和搜索條件Q的相關(guān)性是S（dz,Q），公式如（7）所示：

2 實驗分析

從互聯(lián)網(wǎng)中下載1 000 個網(wǎng)頁為實驗對象，將其平均分為10 組，每組包含50 個屬于高校就業(yè)信息的網(wǎng)頁，分析本文模型搜索高校就業(yè)信息的性能。

2.1 采集性能

采用本文模型與文獻(xiàn)[5]模型、文獻(xiàn)[6]模型在1 000 個網(wǎng)頁中采集有關(guān)高校就業(yè)信息的網(wǎng)頁，其中基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索引擎點擊模型構(gòu)建與基于D-S 證據(jù)理論的信息檢索模型研究，分別是文獻(xiàn)[5]模型與文獻(xiàn)[6]模型，表1 為三種模型的采集結(jié)果。

表1 三種模型的采集結(jié)果

根據(jù)表1 可知，本文模型能夠有效采集到有關(guān)高校就業(yè)的網(wǎng)頁，準(zhǔn)確性更高。

2.2 去噪性能

利用可以同時兼顧準(zhǔn)確率與召回率的F-measure 作為綜合評價指標(biāo)，測試三種模型對網(wǎng)頁去噪處理的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率公式為：

式（8）、（9）中，當(dāng)前網(wǎng)頁被抽取出的正文塊是λ0；當(dāng)前網(wǎng)頁內(nèi)全部的正文塊是λ1；正文內(nèi)抽取出來的信息塊是λ2。

在F-measure 公式內(nèi)β用于調(diào)整準(zhǔn)確率與召回率的權(quán)重，實驗中只需考慮網(wǎng)頁抽取的準(zhǔn)確率與召回率，故選擇1 為β值，判斷去噪效果的公式為：

利用三種模型對1 000 個網(wǎng)頁實施去噪處理，圖4、圖5 與圖6 分別為三種模型的去噪處理準(zhǔn)確率、召回率與F-measure 值。

圖4 三種模型去噪處理的準(zhǔn)確率

圖5 三種模型去噪處理的召回率

圖6 三種模型的F-measure 值

根據(jù)圖4、圖5 與圖6 可知，本文模型能夠有效對所采集的高校就業(yè)信息網(wǎng)頁實施去噪處理，去噪準(zhǔn)確性更高。

2.3 搜索性能

評價就業(yè)信息搜索模型性能的主要指標(biāo)是查全率與查準(zhǔn)率。查全率為搜索到的相關(guān)高校就業(yè)信息網(wǎng)頁和全部符合條件的高校就業(yè)信息網(wǎng)頁數(shù)量的比例；查準(zhǔn)率為搜索到的相關(guān)高校就業(yè)信息網(wǎng)頁和搜索到的所有網(wǎng)頁的比率。

利用三種模型搜索100 個文本文件中的高校就業(yè)信息，測試三種模型在Authority 值與Hub 值情況下的查準(zhǔn)率與查全率，表2 與表3 分別是兩種值情況下的查全率與查準(zhǔn)率。

表2 Authority 值情況下的查全率與查準(zhǔn)率

表3 Hub 值情況下的查準(zhǔn)率與查全率

根據(jù)表2 與表3 可知，三種模型均是隨著查全率的不斷提升，呈現(xiàn)查準(zhǔn)率逐漸降低的趨勢。實驗證明：本文模型的查全率與查準(zhǔn)率均高于其余兩種模型，能夠有效克服主題偏離情況。

為分析本文模型的搜索性能，測試三種模型的排序誤差率與查詢速度，分別如圖7 與圖8 所示。

圖7 三種模型的排序誤差率

圖8 三種模型的搜索時間

根據(jù)圖7 可知，三種模型的排序誤差率均隨著文本文件數(shù)量的增加而增加，本文模型排序誤差率的增加幅度明顯低于其余兩種模型。

根據(jù)圖8 可知，隨著文本文件數(shù)目的不斷增多，三種模型的搜索時間均有所增長，本文模型的搜索時間增長得比較平緩，其余兩種模型的搜索時間的增長幅度較大。

3 結(jié)論

搜索模型屬于互聯(lián)網(wǎng)中重要的信息采集工具，垂直搜索模型是第四代搜索模型，屬于針對指定領(lǐng)域的搜索模型，比通用搜索模型更為專業(yè)。互聯(lián)網(wǎng)時代高校就業(yè)信息垂直搜索模型，僅對垂直搜索模型實施了初步研究，日后在保證搜索準(zhǔn)確率與搜索效率的同時，還可深入研究大學(xué)生的查詢記錄，挖掘大學(xué)生潛在的求職意向，優(yōu)化搜索的排序結(jié)果。