基于数据挖掘的国内大学生就业信息双向推荐系统

针对目前国内无法及时、准确地获取高质量的就业招聘信息,企业无法便捷获取符合岗位需求的人才信息等问题,提出一种基于数据挖掘的大学生就业信息双向推荐系统方案,实现毕业生信息与企业招聘信息双向推荐的目的.该系统通过分析某城市若干高校历年毕业生就业管理工作中积累的大量就业数据信息,分别对毕业生信息和企业招聘信息进行聚类分析,同时对各毕业生与其成功就职的企业和岗位信息进行关联分析.根据聚类规则对当前求职的毕业生和招聘企业分别进行分类,向各毕业生自动推荐其同类学生所关联的企业及岗位信息,同时向各企业自动推荐符合其岗位需求的毕业生信息.实验证明,该系统能够有效利用高校之间的就业信息资源共享机制,对各个高校的毕业生及企业岗位招聘信息进行准确聚类,实现毕业生和企业之间的双向推荐.

基于向量相似度的招聘就业双向推荐模型

分析了当前国内就业形势,针对当前"招工难"与"就业难"问题并存的现状,提出了一个基于向量相似度的招聘就业双向推荐模型。模型首先按条件对候选推荐信息进行筛选;然后将招聘和求职信息转化为向量,为不同分量建立相应的量化规则并进行量化,使之可计算;最后采用夹角余弦公式计算向量间的相似度,并以此作为双向推荐的标准。模型在测试数据集和实际数据集上均取得了较好的运行效率,准确率高,达到了最优化推荐,一定程度上缓解了江门市目前招聘就业困难的压力,取得了良好的社会效益。

面向科研社交网络的小同行双向推荐算法

针对科研社交网络中现有推荐研究缺乏双向意愿考虑的问题,引入小同行推荐场景中隐含的互惠性特征。从用户历史交互数据挖掘出基于协同过滤的互惠性特征,并基于该特征对候选推荐列表进行优化,以满足用户在寻找科研小同行过程中期望得到回应的要求。通过结合科研人员基于多维度的相似性,提出一种新颖的基于混合互惠性的小同行双向推荐方法。实验表明,基于混合互惠性的双向推荐方法能够有效地提高小同行匹配的成功率,从而提高推荐的效果。

基于时间权重因子的双向个性化推荐仿真

双向个性化推荐需要获取到用户和物品之间的交互行为数据,由于在推荐时,通常只考虑用户的兴趣偏好,忽视了用户兴趣会随时间而变化的情况。为了提高用户满意度,令需求和供给准确匹配转化为网站价值,提出了基于时间权重因子的双向个性化推荐算法。关联用户与邻近用户的关系,分析其商品偏好,计算出用户间的购买相似性,获得相似的推荐用户集合。按照余弦相似度确定用户群的商品偏好权重,计算购买差别,获得用户的偏爱标准化权重。将逻辑斯谛函数引入到皮尔逊相关相似度,判断用户间的相似度,推荐用户偏好的类似商品信息,实现双向个性化推荐。实验结果证明,所提算法能够准确得知用户兴趣的变化,且推荐平均绝对误差小。

基于智能推荐的网络求职招聘小程序设计

为了提高大学生等求职者求职以及企业招聘者招聘人才的效率,使他们能够更快找到适合自己的工作或适合公司的人才,文章通过使用基于内容的推荐算法对求职者的个人技能和企业招聘者发布的职位需求进行相似度匹配,然后为双方进行智能匹配以及双向推荐,从而设计并实现了一个基于智能匹配及双向推荐的网络求职招聘小程序。在小程序中,求职者能快速匹配到适合自身的职位进行投递,企业招聘者也能快速匹配到适合职位的求职者人才,极大提高了双方的效率以及极大减少了人才的流失。

后疫情时代如何提高大学生就业率:一个数据挖掘模型

后疫情时代,就业形势愈发严峻。一方面,受全球经济形势的影响,国内外有效需求下降导致订单减少,许多企业不得不缩减人员;另一方面,国内应届毕业生人数再创新高,就业压力不断增大。从招聘企业和求职者的微观视角出发,构建了一个考虑到双方偏好顺序的就业市场动态均衡的宏观模型,既解释了达成就业岗位匹配的市场机制,又反映了内生参数调整下匹配结果动态调整的过程,为政策制定和市场设计提供了新的思路和方法。

一种混合式协作过滤服务推荐算法

随着电子商务的飞速发展,服务推荐系统的重要性越来越得到体现。服务推荐技术作为电子商务的重要应用技术之一,为用户正确的决策提供有力的支持和保证。传统的基于协作过滤的服务推荐算法存在无法进行双向推荐的弊端,同时推荐质量有待提高。针对这些不足,提出了一种基于混合式协作过滤的服务推荐算法,考虑用户和服务之间的相似度,实现了双向推荐。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。