基于用户画像的高校毕业生就业推荐方法研究
这是一篇关于用户画像,推荐系统,就业推荐的论文, 主要内容为现如今,高校毕业生越来越多,有着持续增长的趋势,本年度高校毕业生的数目达到历史高峰,这让毕业生们找工作的难度大大提升,又因为受新冠疫情的影响,大部分企业招聘岗位数量都有所减小,使得高校毕业生想要找到一个满意的岗位更加困难,就业形势显得格外严峻。当前各个高校提供的就业工作,如双选会等,并不能够为所有毕业生都提高精准且符合个性化需求的就业推荐和相关指导,而各大高校的就业网站一般只是进行企业招聘信息的展示,并不能够根据每个毕业生不同的个人情况进行精准个性化推荐。本文提出一种基于用户画像的高校毕业生就业推荐方法,能够根据毕业生的个人情况,向毕业生进行个性化的岗位推荐,以作为他们就业时的参考。主要研究内容如下:1.本文针对高校毕业生,进行了用户画像的构建,通过用户的个人基本信息与历史行为信息,从两个角度构建用户画像。2.通过采用word2vec自然语言处理模型,将经过文本预处理后的岗位信息文本作为语料库进行词向量的训练;通过LDA主题模型。基于岗位信息文本将岗位划分为不同的主题,将两者结合,从而产生岗位的物品画像,即岗位的向量化表示。通过分析用户的历史行为信息,采用基于TF-IDF与时间衰减的思想的计算方法以获取用户访问不同岗位的权重,并结合岗位物品画像获得用户的求职兴趣画像。通过计算用户与岗位的匹配度,进行岗位推荐,并通过寻找与用户求职兴趣相似的用户群体,根据他们的求职状况进行进一步的岗位推荐。在寻找相似用户群体时,优先选择采用改进K-Means++算法聚类后同一聚类簇内的用户,以降低推荐算法运行的复杂程度,提高推荐算法的运行效率。3.最后,对本文提出的推荐算法进行了相关实验,以及设计并开发了面向高校毕业生的就业推荐系统,完成了就业推荐系统的相关功能模块。实验结果表明,本文提出的面向高校毕业生的基于用户画像的就业推荐方法能够有效地利用毕业生的个人基本信息与历史行为信息,减轻学生分数的稀缺性,提高了算法的精确度,从而使毕业生的求职成功率提高,缓解就业压力,提高就业推荐的针对性。
基于深度学习的高校学生就业推荐系统研究与应用
这是一篇关于就业推荐,深度学习,特征组合,混合推荐模型,随机森林的论文, 主要内容为自2011年以来,全国高校毕业生人数逐年增长,高校毕业生总体就业形势日益严峻,与此同时,由于学生期望和单位资质不对等、专业设置和岗位需求不匹配、就业观念和市场需求不一致等多方面因素,导致高校毕业生出现“毕业即失业”和用人单位求贤若渴的现象并存。这种现象主要是由于毕业生就业与用人单位之间存在的巨大的信息差异,因此,在当前高校全面普及学生信息管理信息化的前提下,利用深度学习理论对学生信息加以分析,搭建精准的推荐模型,为毕业生提供可靠参考,可以有效缓解就业工作的紧张局势。课题提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐算法,在高校毕业生就业推荐领域进行实验验证,以该推荐模型为核心,设计并实现一个基于深度学习的高校学生就业推荐系统,为高校毕业生提供精确、高校、便捷的就业推荐服务。课题主要从以下三方面展开研究与应用。(1)研究深度学习中协同过滤的推荐算法、随机森林的分类推荐算法和BP神经网络的推荐算法,将三种经典的算法进行比较、分析和总结。并以哈尔滨工程大学毕业生基本信息与用人单位数据集为输入样本,分别验证了三种模型的应用效果,对比测评指标,得出结论。(2)针对深度学习中三种传统算法的推荐精度低、特征表征能力有限、数据稀疏等问题,提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐模型,该模型是传统推荐算法下的改进推荐模型,在相同的输入数据集下进行算法实现。实验结果表明,分析特征组合混合推荐模型在该数据集下的推荐效果由于经典模型,其学习能力强、可扩展性高,该改进模型可以提高推荐的精度,并且在一定程度上缓解现有推荐模型中的数据特征表征能力较差和数据稀疏性的问题。(3)针对结合毕业生实际需求,扩充数据集,开发适合高校毕业生的就业推荐系统,将改进的特征组合混合推荐模型应用到各高校学生就业中。该系统具有注册登录、学生偏好采集、数据处理、推荐结果展示等模块。可实现用户可以对系统中的用人单位进行检索及信息查看,还可以实现对用人单位个性化推荐的功能,为高校毕业生在毕业求职时提供一个可供参考、指导意见强的毕业就业推荐平台。研究成果实用性强,对提升学生就业体验、满足用人单位招聘需求有重要意义。
基于深度学习的高校学生就业推荐系统研究与应用
这是一篇关于就业推荐,深度学习,特征组合,混合推荐模型,随机森林的论文, 主要内容为自2011年以来,全国高校毕业生人数逐年增长,高校毕业生总体就业形势日益严峻,与此同时,由于学生期望和单位资质不对等、专业设置和岗位需求不匹配、就业观念和市场需求不一致等多方面因素,导致高校毕业生出现“毕业即失业”和用人单位求贤若渴的现象并存。这种现象主要是由于毕业生就业与用人单位之间存在的巨大的信息差异,因此,在当前高校全面普及学生信息管理信息化的前提下,利用深度学习理论对学生信息加以分析,搭建精准的推荐模型,为毕业生提供可靠参考,可以有效缓解就业工作的紧张局势。课题提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐算法,在高校毕业生就业推荐领域进行实验验证,以该推荐模型为核心,设计并实现一个基于深度学习的高校学生就业推荐系统,为高校毕业生提供精确、高校、便捷的就业推荐服务。课题主要从以下三方面展开研究与应用。(1)研究深度学习中协同过滤的推荐算法、随机森林的分类推荐算法和BP神经网络的推荐算法,将三种经典的算法进行比较、分析和总结。并以哈尔滨工程大学毕业生基本信息与用人单位数据集为输入样本,分别验证了三种模型的应用效果,对比测评指标,得出结论。(2)针对深度学习中三种传统算法的推荐精度低、特征表征能力有限、数据稀疏等问题,提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐模型,该模型是传统推荐算法下的改进推荐模型,在相同的输入数据集下进行算法实现。实验结果表明,分析特征组合混合推荐模型在该数据集下的推荐效果由于经典模型,其学习能力强、可扩展性高,该改进模型可以提高推荐的精度,并且在一定程度上缓解现有推荐模型中的数据特征表征能力较差和数据稀疏性的问题。(3)针对结合毕业生实际需求,扩充数据集,开发适合高校毕业生的就业推荐系统,将改进的特征组合混合推荐模型应用到各高校学生就业中。该系统具有注册登录、学生偏好采集、数据处理、推荐结果展示等模块。可实现用户可以对系统中的用人单位进行检索及信息查看,还可以实现对用人单位个性化推荐的功能,为高校毕业生在毕业求职时提供一个可供参考、指导意见强的毕业就业推荐平台。研究成果实用性强,对提升学生就业体验、满足用人单位招聘需求有重要意义。
基于学生行为分析的就业推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,就业推荐,协同过滤,行为分析的论文, 主要内容为高校作为人才的培养基地,为国家的建设与发展做出了巨大贡献,培养了大批量的人才。这不仅要归功于国家教育的发展,也包含了国家就业体制改革的功劳。随着教育的发展,高校中的学生总数也随之增长,这也意味着每年会有大量毕业生迈入社会。随着毕业生人数的逐年增长,毕业生的就业择业问题受到了广泛关注。针对于此,本文设计开发了基于学生行为分析的就业推荐系统,通过研究当前毕业生的就业形势和个性化推荐算法,将个性化推荐技术应用于就业服务中,构建个性化的网络就业服务系统,给学生提供一个智能化的就业服务空间,为学生提供符合其自身特点的就业信息服务,提高学生的就业率和就业匹配度。针对毕业生的就业难、择业难等问题,本文提出了基于学生行为分析的就业信息推荐方法,通过对学生在系统中的行为数据进行分析统计,构建学生的评分矩阵并得出学生的兴趣偏好,然后根据学生的背景属性,找出学生的相似集合,再结合学生之间的行为相似性对学生的评分数据进行填充,由于学生相似集合中学生的评分数据较少,所以填充的评分数据也只是部分数据,所以再使用基于项目的协同过滤算法对评分数据进行再次填充,最后根据职位招聘需求的时效性对评分数据进行计算,以计算结果为依据进行排序,选取TOP-N条就业信息推荐给学生。基于学生行为分析的就业推荐系统以eclipse作为开发工具,基于B/S架构,使用Spring Boot、Mybatis、Bootstrap等框架技术进行开发,并对开发完成的系统进行了功能和性能等方面的相关测试,确保了系统开发的完整性。
基于深度学习的高校学生就业推荐系统研究与应用
这是一篇关于就业推荐,深度学习,特征组合,混合推荐模型,随机森林的论文, 主要内容为自2011年以来,全国高校毕业生人数逐年增长,高校毕业生总体就业形势日益严峻,与此同时,由于学生期望和单位资质不对等、专业设置和岗位需求不匹配、就业观念和市场需求不一致等多方面因素,导致高校毕业生出现“毕业即失业”和用人单位求贤若渴的现象并存。这种现象主要是由于毕业生就业与用人单位之间存在的巨大的信息差异,因此,在当前高校全面普及学生信息管理信息化的前提下,利用深度学习理论对学生信息加以分析,搭建精准的推荐模型,为毕业生提供可靠参考,可以有效缓解就业工作的紧张局势。课题提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐算法,在高校毕业生就业推荐领域进行实验验证,以该推荐模型为核心,设计并实现一个基于深度学习的高校学生就业推荐系统,为高校毕业生提供精确、高校、便捷的就业推荐服务。课题主要从以下三方面展开研究与应用。(1)研究深度学习中协同过滤的推荐算法、随机森林的分类推荐算法和BP神经网络的推荐算法,将三种经典的算法进行比较、分析和总结。并以哈尔滨工程大学毕业生基本信息与用人单位数据集为输入样本,分别验证了三种模型的应用效果,对比测评指标,得出结论。(2)针对深度学习中三种传统算法的推荐精度低、特征表征能力有限、数据稀疏等问题,提出一种基于深度学习的特征组合混合推荐模型,该模型是传统推荐算法下的改进推荐模型,在相同的输入数据集下进行算法实现。实验结果表明,分析特征组合混合推荐模型在该数据集下的推荐效果由于经典模型,其学习能力强、可扩展性高,该改进模型可以提高推荐的精度,并且在一定程度上缓解现有推荐模型中的数据特征表征能力较差和数据稀疏性的问题。(3)针对结合毕业生实际需求,扩充数据集,开发适合高校毕业生的就业推荐系统,将改进的特征组合混合推荐模型应用到各高校学生就业中。该系统具有注册登录、学生偏好采集、数据处理、推荐结果展示等模块。可实现用户可以对系统中的用人单位进行检索及信息查看,还可以实现对用人单位个性化推荐的功能,为高校毕业生在毕业求职时提供一个可供参考、指导意见强的毕业就业推荐平台。研究成果实用性强,对提升学生就业体验、满足用人单位招聘需求有重要意义。
基于学生行为分析的就业推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,就业推荐,协同过滤,行为分析的论文, 主要内容为高校作为人才的培养基地,为国家的建设与发展做出了巨大贡献,培养了大批量的人才。这不仅要归功于国家教育的发展,也包含了国家就业体制改革的功劳。随着教育的发展,高校中的学生总数也随之增长,这也意味着每年会有大量毕业生迈入社会。随着毕业生人数的逐年增长,毕业生的就业择业问题受到了广泛关注。针对于此,本文设计开发了基于学生行为分析的就业推荐系统,通过研究当前毕业生的就业形势和个性化推荐算法,将个性化推荐技术应用于就业服务中,构建个性化的网络就业服务系统,给学生提供一个智能化的就业服务空间,为学生提供符合其自身特点的就业信息服务,提高学生的就业率和就业匹配度。针对毕业生的就业难、择业难等问题,本文提出了基于学生行为分析的就业信息推荐方法,通过对学生在系统中的行为数据进行分析统计,构建学生的评分矩阵并得出学生的兴趣偏好,然后根据学生的背景属性,找出学生的相似集合,再结合学生之间的行为相似性对学生的评分数据进行填充,由于学生相似集合中学生的评分数据较少,所以填充的评分数据也只是部分数据,所以再使用基于项目的协同过滤算法对评分数据进行再次填充,最后根据职位招聘需求的时效性对评分数据进行计算,以计算结果为依据进行排序,选取TOP-N条就业信息推荐给学生。基于学生行为分析的就业推荐系统以eclipse作为开发工具,基于B/S架构,使用Spring Boot、Mybatis、Bootstrap等框架技术进行开发,并对开发完成的系统进行了功能和性能等方面的相关测试,确保了系统开发的完整性。
推荐系统多样性研究及其在就业推荐中的应用
这是一篇关于推荐系统,就业推荐,推荐多样性,个体多样性,总体多样性的论文, 主要内容为就业推荐系统对于解决就业问题具有良好的效果,因此受到国内外学者广泛关注,取得了丰富的成果。但是,就业推荐领域中,仍然存在以下不足之处有待进一步完善:第一,推荐结果过于单一,用户视野被局限。第二,热门职位被推荐给过多的求职者,降低了求职成功几率。第三,冷门职位得不到有效推荐,损害了招聘企业的利益。本文以就业推荐多样性优化为主要目标,针对上述问题进行了深入的研究。本文主要创新点及贡献如下:(1)针对推荐系统中的个体多样性问题,提出一种基于聚类的个体多样性优化推荐算法。本文针对传统就业推荐算法缺少对个体多样性的考虑,推荐结果过于单一,提出一种基于聚类的个体多样性优化推荐算法。首先,算法针对系统中项目差异度进行计算,充分考虑了项目属性值间的差异;其次,基于项目差异度采用k-means聚类算法对系统中项目进行聚类;然后,基于现有推荐算法获得预测评分矩阵,设置评分阈值,筛选预测评分大于阈值的项目构建用户候选推荐列表;最后,结合项目聚类信息从用户候选列表中获得一组多样性好的项目推荐给用户。实验结果表明,对于用户个体而言,该算法在保证推荐准确率的同时,能有效提高推荐结果的多样性。通过将算法应用于就业推荐原型系统表明,基于聚类的个体多样性优化推荐算法,可有效提高就业推荐的个体多样性与用户满意度。(2)针对推荐系统中的总体多样性问题,提出一种基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法。本文针对传统就业推荐算法缺少对总体多样性的考虑,造成系统“马太效应”日益严重,“长尾”职位数量增多的现象,提出一种基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法。首先,算法基于现有推荐算法获得预测评分矩阵,设置评分阈值,筛选预测评分大于阈值的项目构建用户候选推荐列表。其次,基于用户候选推荐列表构建推荐二分图。最后,基于构建的推荐二分图,采用置换增广路中匹配边与非匹配边方法,提高推荐总体多样性。实验结果表明,对于系统整体而言,该算法在保证推荐准确率的同时,能有效提高推荐总体多样性。应用于就业推荐领域的基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法,可有效提高就业推荐的总体多样性与用户满意度。(3)基于上述两种多样性优化策略,实现了就业推荐原型系统。
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