基于“互联网+”平台的学校就业推荐系统设计

针对国内高校毕业生就业指导平台存在信息资源浪费问题,文中基于内容的协同过滤推荐算法和多属性的K-means算法建立高校学生就业推荐系统模型系统,对应届求职学生与往届就业学生的特征值信息进行匹配,根据应届求职学生的简历信息为其推荐匹配的用人单位岗位信息。应届求职学生与往届毕业生的特征值匹配度越高,为其推荐的用人单位岗位信息重合度和准确度也越高。当推荐模型的簇内学生数量为80时,推荐系统的准确率最高。文中设计的推荐系统模型算法明显优于UCF、ICF算法,实现了高校就业指导和推荐平台的优化设计。