5篇关于职位推荐的计算机毕业论文

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基于用户即时兴趣与固有兴趣的推荐模型研究

这是一篇关于推荐算法,深度学习,兴趣表示,兴趣融合,职位推荐的论文, 主要内容为信息过载已成为信息化时代面临的主要问题之一,推荐系统作为该问题的其中一种有效解决方法,得到了深入的研究和广泛的发展。本文就推荐系统中的推荐模型展开研究,基于对真实世界的推荐业务场景和数据的理解,提出了一种基于用户即时兴趣与固有兴趣的推荐模型,相较于现有推荐模型,更加符合真实世界中推荐场景的思维逻辑。本文的主要工作包含以下几点:一、提出了一种基于用户即时兴趣和固有兴趣的推荐模型Ⅲ-DNN(Ⅲ即Instant and Inherent Interests)。该模型通过分别对用户即时兴趣和固有兴趣的特征提取,采用深度神经网络进行特征融合,在一定程度上缓解了推荐模型对用户单一兴趣的依赖性,可以自适应地从多兴趣角度判断用户对目标项目的感兴趣程度。二、在Ⅲ-DNN模型的基础上,进一步提出了一种融入辅助神经网络的推荐模型 Ⅲ-DNN-Anc(Anc 即 Ancillary Neural Networks)。通过对 Ⅲ-DNN 模型测试损失的分析,发现模型可能存在过拟合的问题,进而针对该问题提出一种缓解过拟合的方法,在不进行大量冗余计算的前提下,通过构建辅助神经网络,提高了模型的泛化能力。三、设计实验对比分析了本文提出的两种模型的有效性。通过在MovieLens、Amazon公开数据集和厦门人才网求职数据上进行实验,横向对比了本文提出的模型Ⅲ-DNN与DeepFM、DeepICF等模型的推荐效果,分模块验证了各模块的有效性,并对结果进行了可视化分析;纵向对比分析了多个模型融入辅助神经网络前后的推荐效果,实验结果验证了辅助神经网络的有效性。四、设计与实现了一个职位推荐系统。基于厦门人才网求职数据,本文进行了系统功能设计和数据库设计,采用基于Python的Web框架Django搭建了职位推荐系统,推荐部分采用本文提出的Ⅲ-DNN-Anc推荐模型,同时设计开发了职位搜索、简历修改、职位申请和后台数据可视化等功能。

实习职位推荐系统的设计与实现

这是一篇关于协同过滤,职位推荐,ThinkPHP,MySql,MVC的论文, 主要内容为我们接触信息的方式随着互联网技术的飞速发展变得越来越简单和便捷。与此同时产生了海量的数据,这些数据的产生并没有有效提升信息的利用率,相反,海量数据直接的增加了用户筛选信息的难度。如何处理这些数据,以及从这些海量数据中提取关键信息一直都是人们研究的焦点。推荐系统是一种能够有效解决以上问题的智能系统之一。由于使用者对问题定义不明确或者对需求表达的不够清楚或其他因素,推荐系统通过分析使用者动态和静态数据,主动、智能的过滤信息,提取并向用户展示出他们的潜在需求。这一特性使得推荐系统在电子商务、社交网络以及个性化定制等领域有着重要的作用[1]。海量求职信息的产生直接增加了招应聘双方筛选有效信息的难度,如何解决这一问题一直都是研究的热点和难点。本文在对基于求职者行为数据分析的职位推荐系统进行了深入的研究之后,针对传统职位搜索和浏览的推荐现状在实际实施过程中出现的问题,本文运用基于内容检索、人口统计学知识以及协同过滤等技术,依照软件工程中软件开发的各项标准,在结合现有招聘系统的基础上设计并实现了一种基于用户行为数据分析从而得到推荐结果的实习职位推荐系统。本文主要的研究内容如下:1.个人用户平台系统完成基于个人用户平台系统的搭建。其中包括个人中心管理模块、应聘简历管理模块、求职应聘管理模块以及职位推荐管理模块等。2.企业用户平台系统完成基于企业用户平台系统的搭建。其中包括企业中心管理模块、招聘职位管理模块、招聘简历管理模块以及应聘推荐管理模块等。3.后台综合管理系统完成后台综合管理平台系统的搭建。主要功能包括会员、内容、运营、工具、系统等。其中会员模块包括企业管理、个人管理;内容模块包括新闻、测评、招聘会、公告以及问答系统等功能;运营模块包括广告、专题、举报等功能;工具模块包括数据库、数据采集、邮件服务器、邮件模板等功能;系统模块主要包括网站设置、类别、管理员、模板设置、信息设置等功能。通过对本文所设计并实现的实习职位推荐系统进行功能与性能的测评后,从测试结果上看,该系统基本符合预期的期望,具有一定的实际应用价值。

基于联盟链的留学生档案管理和招聘平台的设计与实现

这是一篇关于档案管理,就业招聘,联盟链,协同过滤,职位推荐的论文, 主要内容为近年来,我国留学生回国人数迅速增长,为国内企业的创新转型和可持续发展提供了优质的人才库。然而,留学生的人员档案管理存在诸多问题,不便于留学生回国就业。目前的人员档案管理系统多采用中心化数据存储方式,这种方式的弊端就是数据库易受攻击,其中的数据容易被篡改、泄漏,数据的完整性与真实性无法确保,而区块链技术中的链式结构、分布式架构以及加解密算法等技术可以解决数据易被篡改、难以溯源的问题。联盟链是具有部分去中心化特性的区块链,联盟外的人员无法查看数据,适用于隐私数据上链。针对上述问题,本文设计并开发了基于联盟链的留学生档案管理平台,该平台专为留学生提供档案材料管理服务。此外,为了提高留学生档案利用率,打破留学生求职过程中的职位信息了解不全面、获取途径少的困境,本文同时设计并开发了一个基于项目协同过滤推荐算法的招聘平台。招聘平台的目的为留学生和企业提供就业招聘服务,加快留学生人才就业进程。招聘平台分为留学生端和企业端,留学生端为留学生提供简历编辑、职位信息推荐、职位查询等功能。该系统利用留学生的行为数据以及档案数据寻找相似用户进行职位评分矩阵填充来进行职位推荐。招聘平台企业端则为企业人员提供留学生简历管理、职位管理、职位候选人管理等功能。本文完成了基于联盟链的留学生档案管理和招聘平台的分析、设计、实现。系统基于B/S架构,使用Spring Boot+Vue+Element UI技术栈进行开发,最后对系统进行了详尽的测试,确保系统开发的完整性。