21、基于文档相似度的职位信息检索与心室心律失常判别方法研究

基于文档相似度的职位信息检索与心室心律失常判别方法研究

在当今信息爆炸的时代，职位信息检索和心室心律失常判别都是重要的研究领域。职位信息检索能够帮助求职者快速找到合适的工作，而心室心律失常判别则关乎患者的生命健康。本文将详细介绍一种基于文档相似度的职位信息检索方法以及一种利用神经网络和模糊隶属函数的心室心律失常判别方法。

职位信息检索方法

两步框架概述

该方法采用两步框架，将信息检索（IR）模型和文档相似度测量方案相结合。第一步基于向量空间模型（VSM）进行职位信息检索，第二步利用文档相似度扩展相关职位。

第一步：基于VSM的职位信息检索

• 相关性度量 ：使用余弦和内积两种查询 - 文档相关性度量。由于向量长度归一化在处理非常短的字符串时会导致余弦相似度下降，因此内积可能是更好的选择。
• 特征权重计算 ：计算经典的tf - idf值作为词项权重。
• 种子职位获取 ：设置阈值以获取种子职位，用于第二步的进一步处理。

以下是这一步的操作步骤：
1. 利用VSM检索职位信息。
2. 计算tf - idf值作为词项权重。
3. 根据相关性得分设置阈值，筛选出种子职位。

第二步：利用文档相似度扩展相关职位

• 特征与相似度度量
  • 特征选择 ：选择词和字符二元组作为特征，经过停