用户兴趣模型和Apriori算法在大学生就业推荐中的应用研究

为了实现大学生就业的智能推荐和兴趣匹配,提出基于用户兴趣模型和Apriori算法的大学生就业推荐模型。构建大学生就业的用户兴趣信息采集与大数据分布模型,采用大数据关联信息挖掘方法进行大学生就业的兴趣特征匹配,在关联规则约束控制下,构建大学生就业的兴趣相关性特征量,对大学生就业推荐的兴趣特征大数据进行优化融合处理。采用Apriori算法进行大学生就业推荐的兴趣特征点自适应匹配,通过模糊自适应寻优方法实现对大学生就业行为的优化推荐。仿真结果表明,采用该方法进行大学生就业推荐的可靠性较好,提高了大学生就业的满意度水平。

基于卷积神经网络的大学生就业推荐算法研究与设计

数据挖掘可以从海量的数据信息中挖掘潜在的、有价值的数据知识,为人们提供决策辅助支撑,比如可以为大学生推荐合适的职位。本文在大学生就业推荐中引入先进的卷积神经网络,其作为一种先进的数据挖掘算法,可以利用多层次、深度学习模式,准确的提取大学生招聘岗位信息,匹配大学生的个人专业或能力,该算法具有参数少、层数多等特点,分类速度比较快,实时性非常强。实验结果表明,该算法推荐准确度达到了98%,在大学生就业推荐应用上具有较强的优势。