本文關(guān)鍵詞： 就業(yè) 畢業(yè)生 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)為解決大數(shù)據(jù)時(shí)代信息過載的問題提供了有力的技術(shù)支持,個(gè)性化推薦技術(shù)也成功應(yīng)用于電子商務(wù)等領(lǐng)域,并取得了豐富的成果。在高校畢業(yè)生的就業(yè)推薦領(lǐng)域,個(gè)性化推薦技術(shù)的研究和應(yīng)用還在進(jìn)一步的研究和探索中。針對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)推薦問題,本文完成了基于高校畢業(yè)生與招聘企業(yè)雙選的推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)。本文首先對(duì)個(gè)性化推薦技術(shù)的研究背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié);其次對(duì)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了介紹,對(duì)常用的推薦算法和推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了分析;然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)招聘領(lǐng)域推薦系統(tǒng)的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)了該領(lǐng)域存在兩類對(duì)等用戶。為解決推薦算法面臨的冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性等問題,使用了基于內(nèi)容過濾的推薦算法和基于雙重聚類的協(xié)同過濾推薦算法,將兩種推薦算法進(jìn)行融合后的混合推薦技術(shù)作為系統(tǒng)的推薦引擎;最后完成就業(yè)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所采用的混合推薦系統(tǒng)能有效利用兩種推薦算法的優(yōu)勢(shì),取得了較好的推薦效果。
[Abstract]:The emergence of recommendation system has provided powerful technical support for solving the problem of information overload in big data era. Personalized recommendation technology has also been successfully applied in e-commerce and other fields. In the field of employment recommendation for college graduates, the research and application of personalized recommendation technology is still in the process of further research and exploration. This paper has completed the research and design of the recommendation system based on the double selection of college graduates and recruitment enterprises. Firstly, this paper summarizes the research background of personalized recommendation technology and the current research situation at home and abroad. Secondly, the key technologies of the recommendation system are introduced, and the commonly used recommendation algorithms and the evaluation index of the recommendation system are analyzed. Then the characteristics of recommendation system in the field of network recruitment are analyzed and two kinds of peer users are found in this field. In order to solve the problems of cold start data sparsity and so on. Using the recommendation algorithm based on content filtering and collaborative filtering recommendation algorithm based on double clustering, the hybrid recommendation technology after the fusion of the two recommendation algorithms is used as the recommendation engine of the system. Finally, the design and implementation of the employment recommendation system are completed. The experimental results show that the hybrid recommendation system can effectively utilize the advantages of the two recommendation algorithms and achieve a good recommendation effect.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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