發(fā)布時(shí)間：2017-11-26 08:11

  本文關(guān)鍵詞：求職與招聘信息匹配算法的研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)的普及,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴性越來越強(qiáng),發(fā)布和獲取信息的數(shù)量越來越多,已從信息缺乏過渡到信息豐富的時(shí)代。網(wǎng)絡(luò)的普及,使求職者面對(duì)海量的招聘信息,使公司面對(duì)海量的求職簡歷。在求職與招聘中,雙方均費(fèi)時(shí)費(fèi)力,效率低下。如何從海量的信息中,挑選出求職者與公司所需的恰當(dāng)信息,實(shí)現(xiàn)求職與招聘的個(gè)性化推薦。本文以某市人才中心的真實(shí)數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn),提取數(shù)據(jù)庫中的求職信息、招聘信息相關(guān)的數(shù)據(jù)表作為研究的對(duì)象。對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行預(yù)處理,如除去空缺嚴(yán)重的字段及重復(fù)錄入的文檔,然后進(jìn)行分詞處理,最后再進(jìn)行雙方匹配。在數(shù)據(jù)表中,以文本描述為主的字段作為本文信息匹配的數(shù)據(jù)集,針對(duì)文本字段采用最大逆向匹配的分詞方法,進(jìn)行分詞預(yù)處理及向量化表示。本文采用三種方法進(jìn)行匹配探索。第一種方法:以求職者向量與公司向量之間的相同詞匯的個(gè)數(shù)作為相似度,針對(duì)相似度排序。以求職者為主體,為個(gè)人推薦5個(gè)公司,反之以公司為主體,向公司推薦10個(gè)求職者。通過調(diào)閱相關(guān)的求職與招聘信息,發(fā)現(xiàn)匹配效果不夠理想。第二種方法:改進(jìn)相似度的定義方法,具體做法是借助外部數(shù)據(jù)篩選人才中心的特征詞,給出特征詞的權(quán)重,利用權(quán)重計(jì)算相似度,即將第一種方法中的特征詞權(quán)重1改為卡方值,匹配效果較好。第三種方法:與第二種相似,也是改進(jìn)相似度的定義方法,區(qū)別在于借助自身的其它屬性中的分類信息篩選特征詞,給出特征詞權(quán)重,此方法匹配效果與第二種方法接近并稍好一些。
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F249.27

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1229125