由于高校管理体制的划分和高校的保护主义，高校信息网络使用的信息网络从根本上是分离的，甚至是孤立的。少有机构合作和分享就业信息。了将这些存储毕业生就业信息的信息孤岛联系起来，为毕业生和雇主创建一个无缝且无障碍的沟通桥梁，作者研究并开发了一个搜索引擎系统。于大学毕业生。作信息采集器的算法和原理，利用多线程技术构建就业信息采集器，建立中文分词和索引算法及实现突出显示关键字。键词：就业信息收集;搜索引擎;中文单词的分词;索引算法; Lucene.Net中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）13-3081-03随着入学人数增加，大学毕业生的数量急剧上升，形势毕业生就业年复一年似乎很困难，2013年毕业生人数达到690万。对如此艰难的就业形势，有效及时地获取毕业生就业信息已成为毕业生就业过程中最关键的部分，因此毕业生就业信息的收集已成为高校就业工作的重要组成部分。了给毕业生提供快速，准确，全面的求职机会，高校就业导向工作可以发挥更好的作用。
川大学学生陆婷在中国学生就业制度建设统计数据中显示，学生在就业过程中获取就业信息的主要途径是校园招聘贸易展，占23.2％，其次是学校的招聘委员会。20.2％，总数达到43.4％，再次通过其他网络获得就业信息，达到16.3％，同时为政府举办劳务博览会报纸，人才市场，亲戚朋友和其他就业信息渠道约占9％[1]。以看出，大学生更依赖大学和大学就业信息渠道来获取就业过程中的就业信息。于高校管理体制的划分和高校的保护主义，高校毕业生就业信息提供的就业信息基本上是截然不同的，如果不是孤立的话。少有机构合作和分享就业信息。
类网站关于就业网站建设的非常自治的情况造就了大量的小岛屿信息。样一条孤立的信息似乎保护了学校毕业生的利益，并在获取毕业生就业信息方面遇到了很多困难。果，提供了针对大学毕业生的就业信息搜索引擎，以向毕业生提供已成为解决主题的工作特定信息。直搜索引擎概述垂直搜索的本质是简化了如何提供垂直门户信息的集成。履行一定的功能。直搜索引擎是一种垂直搜索服务，它将某些类型的信息简化地集成到网页中，使用关键字提取有用数据，然后将它们返回给用户。直搜索引擎的好处[2] :)稳定的用户组垂直搜索引擎为用户提供的不是数百甚至数千万个相关网页，而是具有范围和特异性的特定信息非常狭窄。此，特定行业的用户更喜欢垂直搜索引擎，并且是一组稳定且长期的垂直搜索引擎。）研究结果准确，准确。户使用Google等通用搜索引擎的方式是通过关键字获得的。是一种语义搜索，返回的结果往往是知识结果，如文章，文章，新闻等。索还提供搜索关键字，但是放在此行业知识的上下文中，返回的结果更倾向于信息，消息，输入等。
Lucene.Net简介作者正在建立一个大学毕业生就业信息搜索引擎，与Lucene.net相结合，收集，下载，分析和实施分割大学毕业生就业信息网络的汉语词汇与索引。表单为用户提供了对就业信息的搜索。索引擎每个组件的主要功能如下所述:)收集站点管理该模块用于管理垂直搜索引擎捕获的数据源，即管理站点垂直搜索引擎必须收集的工作信息。了满足不同类型高校在就业信息方面的不同需求，该系统使高校能够配置就业信息网络的信息网站。据自己的地域，专业和行业特点，如同一城市的大学就业和同一部门的大学。息网络还收集并允许学生用户向服务器提供建议网站，这提高了搜索引擎的专业性，并且向数据库添加了许多学生认为有用的信息。College Employment Information Collector是一个由C＃多线程技术设计的工作信息收集机器人，通过收集目标收集站点收集就业信息。点管理模块提供的目标站点目录。集的作业信息存储在HTML标签和数据库中，并将网页保存到服务器，作为站点后快照的基础。
文单词分隔符是众所周知的，英语是单词的单位，单词和单词用空格分隔，汉语是单词，句子的所有单词都可以组合来描述意义。如，中文中的英文短语“我是学生”是“我是学生”。算机可以很容易地知道学生是一个空格的单词，但是不容易理解单词“learn”和“sheng”被组合起来表示一个单词。能模块将收集的作业信息划分为有意义的单词，中文分词的准确性往往直接影响搜索结果的相关性排序。
引库基于用户能够找到最准确和最完整的作业信息的能力。引器通过分析收集器收集的每个单词为每个单词建立索引，指示单词在文章中的数量和位置。用户查询时，搜索者基于预先设置的索引执行搜索，并且将搜索结果返回给用户。户搜索和搜索功能此功能允许用户通过用户友好的查询界面垂直搜索高等教育毕业生的工作信息，并生成搜索结果。业生就业信息搜索引擎的关键技术是实现工作信息采集的关键技术。者采用多线程技术C＃实现就业信息收集者。且判断，只有主机地址或IP地址的集合属于集合的目标站点的作业信息，并且忽略位于目标站点外部的信息。种“严格的收集和收集”策略有效地限制了收集范围，
宁波seo优化并改善了就业信息的收集。合的准确性和效率节省了服务器上的存储空间。格输入策略的关键代码如下：实现中文分词的关键技术在Lucene.Net中，分词是基本库之一。
果您只使用拉丁语言，使用内置分词可能就足够了，但不可能用中文对单词进行分词。以我们必须建立自己的分词方法，ChineseAnalyzer。须在Next（）方法中实现tokenizer中的特定分词程序。
Next（）方法的单词是使用最大正向匹配算法或最大反向匹配算法进行分割后的单词列表，输入文本被分为标记。Next（）方法。里不重复最大前向匹配算法或逆最大匹配算法。现索引器的关键技术在Lucene.Net中，IndexWriter类是索引操作的核心，负责将索引文件写入存储介质，即控制逻辑存储转换为物理存储的链接。
Document类是一个虚拟记录，可以理解为数据中的一行，通常存储要使用的文档的属性。Field类是数据库的一列。果文档具有四个属性：标题，内容，招聘时间和招聘位置，则需要四个字段来注册这些属性，然后将四个字段添加到文档中并创建一行记录。户查询和检索功能的关键技术Web应用程序与Winform应用程序相比，Web应用程序具有更复杂的表示功能，包括具有文本流的功能，包括各种段落，图像和左手对齐。落的权利。进的段落间距的开始，基于查询的用户的页面标题文字：笔者使用了主要的类IndexSearcher的，查询，QueryParse，Hits4和Lucene.Net.Highlight类Lucene.Net用于执行搜索功能。论系统界面作者研究了垂直搜索引擎的基本原理和技术，采用C＃多线程技术和Lucene.Net开源项目设计，以及实现在大学毕业生上实施搜索引擎信息系统，并专注于系统。集就业信息和关键技术，如分词，索引和恢复中文单词。着大学毕业生的日益严峻形势，大学毕业生信息引擎将大学毕业生就业信息的大量信息与实践相结合，形成了灵活的沟通桥梁。合毕业生和雇主。过间接的方式，实现了就业信息的共享，提高了高校的就业效率，确保了提供就业信息的速度和相关性。对高校就业信息化建设具有重要意义。
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