近年來,高校畢業(yè)生就業(yè)情況逐漸成為社會討論的熱點問題。一方面,逐年上升的畢業(yè)總人數(shù)使得學生之間的就業(yè)競爭壓力不斷增大;另一方面,企業(yè)對人才質量的要求不斷提高導致就業(yè)門檻不斷提高。這兩方面的因素導致畢業(yè)生與招聘方的交互難度不斷提升。就業(yè)推薦系統(tǒng)可以搭建畢業(yè)生與企業(yè)需求之間的橋梁,這是緩解學生就業(yè)問題的有效方法�，F(xiàn)有的學生就業(yè)推薦系統(tǒng)中仍然存在以下問題:（1）采取范圍性推薦,無法針對個體實現(xiàn)精準推薦;（2）采取粗暴推薦,忽視學生背景因素對就業(yè)推薦結果的影響;（3）采取單方面推薦,忽略求職場景中企業(yè)招聘需求與學生相互匹配的重要性。針對上述問題,本文提出了兩種適用于學生求職招聘的推薦算法改進策略:（1）為了實現(xiàn)不同學生群體的精準推薦,提出了一種基于用戶的改進推薦算法。算法首先根據(jù)學生背景聚類建立若干相似子群,并將企業(yè)熱度值和專家推薦系數(shù)引入評分矩陣,從而降低了數(shù)據(jù)維度,隨后根據(jù)新的評分矩陣計算學生求職偏好相似度,最后將學生背景相似度和求職偏好相似度進行加權融合形成學生就業(yè)相似度,根據(jù)新的相似度為學生產生職業(yè)推薦。（2）為了解決就業(yè)場景中企業(yè)與學生相互匹配的問題,提出了一種基于二分圖的改進推薦算... 

【文章來源】：西北大學陜西省211工程院校

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

學生基本信息表截圖

企業(yè)招聘信息表截圖

原始的學生數(shù)據(jù)屬于私密信息并不能對外流傳，因此本文不能展示原始未經加密處理的數(shù)據(jù)；另一方面，未經處理的數(shù)據(jù)并不具有實驗的條件。因此圖 18、圖19、以及圖20中展示的數(shù)據(jù)截圖均為已經處理并且將用于后續(xù)實驗的學生數(shù)據(jù)。3.2.2 求職標簽體系用戶畫像的組成成分主要有以下三個部分：第一，用作畫像的原始用戶數(shù)據(jù)，這是用戶畫像的基礎和前提；第二，本次畫像需要解決的問題即數(shù)據(jù)的應用場景這是用戶畫像最終呈現(xiàn)的分析結果；第三，畫像過程中的數(shù)學建模，建模過程即是從原始紛繁雜亂的數(shù)據(jù)中提取出數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的顯著特征以及數(shù)據(jù)隱藏的隱形關聯(lián)和趨勢[62]。本文應用于求職趨勢分析的學生職業(yè)畫像整體架構見圖 21。數(shù)據(jù)清洗 畢業(yè)生全渠道ID識別信息整合 分析建模 用戶畫像數(shù)據(jù)清洗 企業(yè)招聘需求招聘需求畫像學生基本信息學生就業(yè)去向信息企業(yè)招聘信息本校學生信息管理中心 本校就業(yè)指導中心求職趨勢分析圖 21 用戶畫像應用于推薦算法的邏輯架構

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于隨機游走和多樣性圖排序的個性化服務推薦方法[J]. 方晨,張恒巍,王娜,王晉東.  電子學報. 2018(11)
[2]K近鄰協(xié)同過濾推薦算法中的最優(yōu)近鄰參數(shù)[J]. 李曉瑜.  計算機與數(shù)字工程. 2018(08)
[3]國內外用戶畫像研究綜述[J]. 劉海鷗,孫晶晶,蘇妍嫄,張亞明.  情報理論與實踐. 2018(11)
[4]我國用戶畫像研究的知識網(wǎng)絡與熱點領域分析[J]. 吳加琪.  現(xiàn)代情報. 2018(08)
[5]一種帶標簽的協(xié)同過濾廣告推薦算法[J]. 金紫嫣,張娟,李向軍,溫海平,張華薇.  計算機工程. 2018(04)
[6]國內高校學生就業(yè)信息管理系統(tǒng)的應用情況研究[J]. 朱楠.  現(xiàn)代交際. 2018(03)
[7]基于用戶畫像的電信精準營銷模型研究[J]. 裴國才.  信息通信. 2017(12)
[8]用戶畫像在電商領域中的應用[J]. 劉士楨.  通訊世界. 2017(21)
[9]用戶畫像概念溯源與應用場景研究[J]. 亓叢,吳俊.  重慶交通大學學報(社會科學版). 2017(05)
[10]基于大數(shù)據(jù)的用戶畫像方法研究綜述[J]. 席巖,張乃光,王磊,張智軍,劉海濤.  廣播電視信息. 2017(10)

博士論文
[1]基于社交大數(shù)據(jù)的用戶信用畫像方法研究[D]. 郭光明.中國科學技術大學 2017
[2]面向社會化媒體的用戶生成內容推薦技術研究[D]. 姚遠.南京大學 2015
[3]面向社會化媒體的內容推薦若干關鍵技術研究[D]. 劉欣.北京郵電大學 2015

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘技術的畢業(yè)生就業(yè)管理系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 徐娜.齊魯工業(yè)大學 2017
[2]基于WEB的大學生綜合測評系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 李楠.吉林大學 2016
[3]基于協(xié)同過濾的定制電影推薦web服務的設計與實現(xiàn)[D]. 孟聰.天津大學 2016
[4]基于協(xié)同過濾的推薦算法研究[D]. 歐曉恒.大連海事大學 2015
[5]基于Web挖掘的用戶個性化推薦的研究及實現(xiàn)[D]. 商勝.北京郵電大學 2013
[6]基于網(wǎng)絡結構的個性化推薦系統(tǒng)的研究[D]. 劉友林.東華大學 2012
[7]基于社會化媒體的自適應信息推薦機制研究[D]. 王佳.西南財經大學 2011



本文編號：3618154