栾川高权重网站公司发布猫
可将特殊规则匹配算法设为具有***优先级，一旦符合某条规则后就采用 特殊规则匹配算法的结论。在不符合任何规则的前提下，为svm算法、bayes算法、随机森林 算法赋予不同的权重Wl、W2、W3。若一个互联网网站的最终文本集用svm算法被分为A类 另IJ，用bayes算法和随机森林算法均被分为B类别。若WDW2+W3,则该互联网网站被分为 A类别；若W1〈W2+W3,则该互联网网站被分为B类别；若W1=W2+W3,则交由人工判定。
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1. 一种互联网数据分析系统，其特征是，包括： 数据预处理模块，从互联网的网页信息中提取其主要内容，过滤而得到每个网页对应 的文本；对获取的文本首先由分词器得到多个分词，再经过特征值降维仅保留突出该文本 特征的分词； 数据分析模块，根据分析要求，从分类算法、聚类算法、关联规则算法、特殊规则算法这 四类算法中选择相应的一类对多类算法，每类算法中采用一种或多种算法，对所述数据预 处理模块输出的每个网页所对应的经过降维后的分词各自独立地进行处理，并存储分析结 果。
2. 根据权利要求1所述的互联网数据分析系统，其特征是，所述分词器包括ansj分词 器、_seg j分词器、lucene分词器中的一种或多种。
3. 根据权利要求1所述的互联网数据分析系统，其特征是，所述特征值降维采用 tf-idf算法、权重计算的一种或多种。
. 根据权利要求1所述的互联网数据分析系统，其特征是，所述分类算法包括svm算 法、贝叶斯算法、随机森林算法。
5. 根据权利要求1所述的互联网数据分析系统，其特征是，所述聚类算法包括k-means 算法。
6. 根据权利要求1所述的互联网数据分析系统，其特征是，当所述数据分析模块采用 多种算法处理时，当分析结果不一致，则根据各种算法的权重判断分析结果的权重，并采纳 权重较大的分析结果。
对于{产品来说，}对用户的运动行为数据进行分析，可以获得用户的运动行为信息，如用户善于跑步还是善于健身等信息。需要说明的是，终端类别不同，对用户行为数据进行分析，可能只得到用户的行为信息，或者，只得到用户的行为访问对象信息，或者，同时得到用户的行为信息和用户的行为访问对象信息。对用户行为数据进行分析，为现有技术，实施例对此不再赘述。S：确定获得的所述用户的行为信息和/或所述用户的行为访问对象信息的信息类型。将步骤S获得的用户的行为信息和/或用户的行为访问对象信息进行归类，可以确定出这些信息的信息类型。所述信息类型为终端本地保存的推广信息库中包含的推广信息的信息类型。确定出的信息类型可以是终端本地保存的推广信息库中包含的推广信息的信息类型中的一种或多种。
对于产品来说，确定获得的所述用户的行为信息和/或所述用户的行为访问对象信息的信息类型；从自身保存的推广信息库中查找与确定的信息类型相对应的推广信息；将查找到的推广信息给所述用户。一种计算机可读存储介质，具有存储于其中的指令，当终端的处理器执行所述指令时，所述终端执行如上所述的推广信息方法。一种计算机程序，当其在处理器上运行时，执行如上所述的推广信息方法。应用实施例所提供的技术方案，在终端本地保存推广信息库，终端获得用户行为数据后，对用户行为数据进行分析，得到用户的行为信息和/或用户的行为访问对象信息，并确定得到的这些信息的信息类型，从自身保存的推广信息库中查找与确定的信息类型相对应的推广信息给用户。这样，给用户的推广信息与用户行为相关。
此时，与简历匹配的职位信息的关键字命中系数***。通过基于不同精度的简历匹配，在无法找到与求职者的简历匹配的职位信息时，能够为求职者提供匹配精度较低的职位信息的结果集，以供求职者选择。例如，若对于某用户的简历信息，若没有关键字匹配量大于的招聘信息，则为该用户提供关键字匹配量大于等于且小于的招聘信息。同样地，在无法找到与企业用户的招聘信息匹配的简历信息时，提供匹配精度较低的简历信息的结果集，以供企业用户选择。[优选地，针对不同的关键字设置不同的匹配策略，进行简历匹配。不同的匹配策略包括:对不同的关键字采用不同的先后顺序进行查询；对不同的关键字采用不同的匹配方式(包括精确匹配、范围匹配等)进行查询等。