面向大学生就业的协同过滤推荐算法与推荐系统研究

大学生就业形式严峻,竞争异常激烈。而且由于大学生一直处于在校学习阶段,对校外企业与用人单位不够了解,难以通过有效的形式与就业单位接触。很多大学生都是携带着个人简历,通过许多招聘会来进行自我推荐。在这个过程中,有盲目寻找之嫌。许多企业并非是大学生专业对口、感兴趣的单位,但在招聘会中找不到适合的单位,只好进行尝试。这造成了企业与学生双方的精力损耗。降低了学生就业的成功率。通过协同过滤推荐算法研发的大学生就业推荐系统,可以通过学生的兴趣爱好,往届毕业生的就业因素进行系统评分,得出推荐结果,让校方帮助大学生找到更适合的单位,更多的就业机会。本文介绍了系统过滤算法的发展过程、具体应用以及通过内容和知识进行融合的推荐系统算法推荐系统如何进行开发设计,产生评分的推荐功能进行了详细的阐述。