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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。 相似文献
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分类算法一直以来都是数据挖掘领域的研究重点,朴素贝叶斯分类算法是众多优秀分类算法之一,但由于其条件属性必需独立,使得该算法也存在着一定的局限性。为了从另外一种角度来改进该算法,提高分类性能,提出了一种基于K-近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法。使用K-近邻法对属性加权,找到最合适的加权值,运用加权后的朴素贝叶斯分类算法去分类,实验表明该算法提高了分类的可靠性与准确率。 相似文献
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Rene DriesselLars Mönch 《Computers & Industrial Engineering》2011,61(2):336-345
In this paper, we discuss a scheduling problem for jobs on identical parallel machines. Ready times of the jobs, precedence constraints, and sequence-dependent setup times are considered. We are interested in minimizing the performance measure total weighted tardiness that is important for achieving good on-time delivery performance. Scheduling problems of this type appear as subproblems in decomposition approaches for large scale job shops with automated transport of the jobs as, for example, in semiconductor manufacturing. We suggest several variants of variable neighborhood search (VNS) schemes for this scheduling problem and compare their performance with the performance of a list based scheduling approach based on the Apparent Tardiness Cost with Setups and Ready Times (ATCSR) dispatching rule. Based on extensive computational experiments with randomly generated test instances we are able to show that the VNS approach clearly outperforms heuristics based on the ATCSR dispatching rule in many situations with respect to solution quality. When using the schedule obtained by ATCSR as an initial solution for VNS, then the entire scheme is also fast and can be used as a subproblem solution procedure for complex job shop decomposition approaches. 相似文献