面向软件开发自由职业者的第三方众包系统设计与实现
这是一篇关于自由职业,众包,人物画像,人岗匹配,行为数据,人力资源的论文, 主要内容为随着中国人口的增长,就业群体的数量也在不断增长,就业压力随之增长,人力资源配置低效,严重影响国家依靠人才发展经济战略的布局规划。自由职业从传统职业形态中衍生,适应现阶段就业压力环境下的人才配置,软件开发领域的自由职业者需求随之旺盛。国内已出现针对企业服务的软件外包平台,但依然在自由职业人才生态、人才管理和资源配置上未提供有效的平台环境和技术解决方案。因此,本课题旨在针对软件开发领域自由职业者的协同合作和人才配置等问题,提出系统化的解决方案。借助UML进行需求分析和系统设计,依照设计结果实现整个系统,并对其结果进行测试、评估、优化。需求分析阶段,分别从业务需求、功能需求和质量属性需求三个维度进行分析,输出相应功能的用例图;设计阶段,设计了系统的架构、功能结构和关系数据库,其中功能结构设计部分将系统划分成用户账号管理模块、任务流管理模块、用户等级管理模块、资金流管理模块、推荐与匹配模块五大功能模块;实现阶段,系统依据并结合了RESTful架构风格、Vue.js前端框架、Spring+Spring MVC+Mybatis的后端框架的开发策略对整个系统进行实现,并通过对知识图谱、特征工程的研究设计人物画像模型,为智能匹配和推荐提供模型基础;测试阶段,分别针对质量属性和功能实现情况进行效果评估,展开了相应的功能测试和性能测试;根据测试结果探究可以优化的地方,并深度思考可以拓展的技术或服务,进行全面的总结与展望,从而为后续的研究做好充足准备。系统通过第三方众包平台化搭建、资金流管理和项目流的交叉设计,实现自由职业工作过程的高效管理;通过对人物画像及双等级约束规则的使用,实现人岗匹配的智能化,有效实现人力资源配置;通过对自由职业群体知识图谱的搭建,为进一步优化匹配、针对自由职业群体行为数据的机器学习相关领域展开更深入的研究奠定了数据基础。
基于Stacking融合模型的用户重复购买行为预测研究
这是一篇关于行为数据,特征工程,数据不平衡,重复购买行为,Staking融合模型的论文, 主要内容为用户的重复购买行为一直是电商领域的研究热点。近年来电子商务平台快速发展,为人们购买商品提供了很大的便利性。然而随着入驻商家越来越多,用户面对种类繁多的商品需要花费大量时间,无法快速购买到适合自己的商品;对商家来说也无法识别潜在用户。因此对用户重复购买行为的研究不仅可以有助于商家找到哪些用户未来可能发生购买行为,从而达到精准营销的目的,同时可以帮助用户快速找到心仪商品。电商平台发展至今积累了大量的真实用户行为数据,这些数据中蕴含着用户的购买习惯和规律。通过研究根据电商平台用户的行为数据获得用户行为规律,使用Stacking融合模型来预测用户的重复购买行为,主要工作如下:(1)基于用户的行为数据构建特征工程。首先对原始的用户行为数据集进行预处理和可视化分析,初步研究用户行为数据集中蕴含的规律。在此基础上,分别从用户、商家以及用户与商家之间的关系三个维度挖掘特征,其中每个维度下从多个角度共构建了121个特征。由于原数据集中存在数据不平衡问题,因此使用改进后的Relief算法挑选出对少数类样本区分能力更强的特征,最后共选择103个特征作为模型的输入。(2)为了保证构建的Stacking融合模型具有良好的性能,在前期研究了十余个不同类型的模型,构建单个模型对用户重复购买行为进行预测,最后选择了预测效果较好的支持向量机、随机森林、XGBoost和Light GBM四种算法来训练Stacking融合模型的第一层基学习器,获得中间预测值作为第二层次级学习器的输入。为了不增加模型的复杂程度,次级学习器选用简单的逻辑回归来训练,降低模型的复杂度和过拟合的风险。(3)为了进一步提高模型的预测能力,对模型做出改进。首先由于原数据集中两类样本的数量差别较大,因此对传统的随机欠采样方式进行改进,结合Easy Ensemble采样核心思想与K-means算法来解决数据不平衡问题;其次本文加入滑动窗口动态更新样本,从而实现对用户重复购买行为的动态预测。(4)基于构建好的Stacking融合模型和改进模型,通过对比实验来验证模型的预测效果:首先在特征选择的基础上对比4个单预测模型与Stacking融合模型的预测效果,结果显示Stacking融合模型的预测效果均优于单预测模型;同时为了验证特征选择对模型预测效果的影响,对比特征选择前后Stacking融合模型的预测效果,实验结果显示使用改进的Relief算法选择特征后,模型的预测效果更好;其次将改进前后的融合模型进行对比,结果显示模型的预测效果有了进一步的提升。
面向软件开发自由职业者的第三方众包系统设计与实现
这是一篇关于自由职业,众包,人物画像,人岗匹配,行为数据,人力资源的论文, 主要内容为随着中国人口的增长,就业群体的数量也在不断增长,就业压力随之增长,人力资源配置低效,严重影响国家依靠人才发展经济战略的布局规划。自由职业从传统职业形态中衍生,适应现阶段就业压力环境下的人才配置,软件开发领域的自由职业者需求随之旺盛。国内已出现针对企业服务的软件外包平台,但依然在自由职业人才生态、人才管理和资源配置上未提供有效的平台环境和技术解决方案。因此,本课题旨在针对软件开发领域自由职业者的协同合作和人才配置等问题,提出系统化的解决方案。借助UML进行需求分析和系统设计,依照设计结果实现整个系统,并对其结果进行测试、评估、优化。需求分析阶段,分别从业务需求、功能需求和质量属性需求三个维度进行分析,输出相应功能的用例图;设计阶段,设计了系统的架构、功能结构和关系数据库,其中功能结构设计部分将系统划分成用户账号管理模块、任务流管理模块、用户等级管理模块、资金流管理模块、推荐与匹配模块五大功能模块;实现阶段,系统依据并结合了RESTful架构风格、Vue.js前端框架、Spring+Spring MVC+Mybatis的后端框架的开发策略对整个系统进行实现,并通过对知识图谱、特征工程的研究设计人物画像模型,为智能匹配和推荐提供模型基础;测试阶段,分别针对质量属性和功能实现情况进行效果评估,展开了相应的功能测试和性能测试;根据测试结果探究可以优化的地方,并深度思考可以拓展的技术或服务,进行全面的总结与展望,从而为后续的研究做好充足准备。系统通过第三方众包平台化搭建、资金流管理和项目流的交叉设计,实现自由职业工作过程的高效管理;通过对人物画像及双等级约束规则的使用,实现人岗匹配的智能化,有效实现人力资源配置;通过对自由职业群体知识图谱的搭建,为进一步优化匹配、针对自由职业群体行为数据的机器学习相关领域展开更深入的研究奠定了数据基础。
面向软件开发自由职业者的第三方众包系统设计与实现
这是一篇关于自由职业,众包,人物画像,人岗匹配,行为数据,人力资源的论文, 主要内容为随着中国人口的增长,就业群体的数量也在不断增长,就业压力随之增长,人力资源配置低效,严重影响国家依靠人才发展经济战略的布局规划。自由职业从传统职业形态中衍生,适应现阶段就业压力环境下的人才配置,软件开发领域的自由职业者需求随之旺盛。国内已出现针对企业服务的软件外包平台,但依然在自由职业人才生态、人才管理和资源配置上未提供有效的平台环境和技术解决方案。因此,本课题旨在针对软件开发领域自由职业者的协同合作和人才配置等问题,提出系统化的解决方案。借助UML进行需求分析和系统设计,依照设计结果实现整个系统,并对其结果进行测试、评估、优化。需求分析阶段,分别从业务需求、功能需求和质量属性需求三个维度进行分析,输出相应功能的用例图;设计阶段,设计了系统的架构、功能结构和关系数据库,其中功能结构设计部分将系统划分成用户账号管理模块、任务流管理模块、用户等级管理模块、资金流管理模块、推荐与匹配模块五大功能模块;实现阶段,系统依据并结合了RESTful架构风格、Vue.js前端框架、Spring+Spring MVC+Mybatis的后端框架的开发策略对整个系统进行实现,并通过对知识图谱、特征工程的研究设计人物画像模型,为智能匹配和推荐提供模型基础;测试阶段,分别针对质量属性和功能实现情况进行效果评估,展开了相应的功能测试和性能测试;根据测试结果探究可以优化的地方,并深度思考可以拓展的技术或服务,进行全面的总结与展望,从而为后续的研究做好充足准备。系统通过第三方众包平台化搭建、资金流管理和项目流的交叉设计,实现自由职业工作过程的高效管理;通过对人物画像及双等级约束规则的使用,实现人岗匹配的智能化,有效实现人力资源配置;通过对自由职业群体知识图谱的搭建,为进一步优化匹配、针对自由职业群体行为数据的机器学习相关领域展开更深入的研究奠定了数据基础。
面向软件开发自由职业者的第三方众包系统设计与实现
这是一篇关于自由职业,众包,人物画像,人岗匹配,行为数据,人力资源的论文, 主要内容为随着中国人口的增长,就业群体的数量也在不断增长,就业压力随之增长,人力资源配置低效,严重影响国家依靠人才发展经济战略的布局规划。自由职业从传统职业形态中衍生,适应现阶段就业压力环境下的人才配置,软件开发领域的自由职业者需求随之旺盛。国内已出现针对企业服务的软件外包平台,但依然在自由职业人才生态、人才管理和资源配置上未提供有效的平台环境和技术解决方案。因此,本课题旨在针对软件开发领域自由职业者的协同合作和人才配置等问题,提出系统化的解决方案。借助UML进行需求分析和系统设计,依照设计结果实现整个系统,并对其结果进行测试、评估、优化。需求分析阶段,分别从业务需求、功能需求和质量属性需求三个维度进行分析,输出相应功能的用例图;设计阶段,设计了系统的架构、功能结构和关系数据库,其中功能结构设计部分将系统划分成用户账号管理模块、任务流管理模块、用户等级管理模块、资金流管理模块、推荐与匹配模块五大功能模块;实现阶段,系统依据并结合了RESTful架构风格、Vue.js前端框架、Spring+Spring MVC+Mybatis的后端框架的开发策略对整个系统进行实现,并通过对知识图谱、特征工程的研究设计人物画像模型,为智能匹配和推荐提供模型基础;测试阶段,分别针对质量属性和功能实现情况进行效果评估,展开了相应的功能测试和性能测试;根据测试结果探究可以优化的地方,并深度思考可以拓展的技术或服务,进行全面的总结与展望,从而为后续的研究做好充足准备。系统通过第三方众包平台化搭建、资金流管理和项目流的交叉设计,实现自由职业工作过程的高效管理;通过对人物画像及双等级约束规则的使用,实现人岗匹配的智能化,有效实现人力资源配置;通过对自由职业群体知识图谱的搭建,为进一步优化匹配、针对自由职业群体行为数据的机器学习相关领域展开更深入的研究奠定了数据基础。
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