基于学生行为分析的就业信息推荐服务

高校就业信息系统中存在大量的企业招聘信息,这些信息为毕业生提供了大量的就业机会。但是对于没有工作经历的学生来说,面对纷杂的信息,常常在选择上出现迷茫,因此需要在系统中添加个性化的信息推荐服务,向学生推送符合其自身特点的就业信息,以此来提高学生的就业率和就业匹配度。针对面向学生的就业信息推荐问题,提出一种基于学生行为分析的就业信息推荐方法。首先,给出个性化就业信息推荐服务模型;然后,分别从行为信息统计方法、学生兴趣模型建立、稀疏评分矩阵填充和就业信息预测推荐4个方面说明基于学生行为分析的就业信息推荐具体算法流程。在真实数据集上的实验证明,个性化推荐算法具有较高的正确率和召回率,可以有效地提高就业信息推荐服务的质量和效率,符合就业信息系统的智能化需求。