高校就业推荐平台的研究与实现

发布时间：2021-09-29 01:10

　　随着国内高校逐年扩大招生人数,我国高校毕业生人数呈稳定上升趋势,毕业生就业问题也越来越突显。本文基于内容的协同过滤推荐算法和多属性的动态双边匹配算法从以下几个方面设计与实现高校就业推荐平台:首先针对实现学生职位推荐功能。为实现职位的精准推荐,一方面将特征项给予权重以及时间影响因素引入相似度计算,综合采用多种相似度计算方法,计算求职学生与往届生的属性匹配值,进行Top-N排序得到前k1项属性相似度较高的学生的签约公司集合,从而得到职位集1;另一方面,对职位库中招聘企业发布的职位信息,使用K-means算法结合Canopy算法聚类为簇,计算学生与质心的职位集属性匹配值,将求职者简历归属位于质心的职位相似度最高的簇内,得到职位集2。由于往届签约公司具有重要的参考价值,因此对职位集1设置权重作为企业偏好系数,将职位集1和职位集2取并集利用Top-N排序做粗筛,得到推荐职位集候选表。其次对求职学生简历和候选职位集计算属性匹配值,获得学生对职位的满意度与企业（职位）对学生的满意度,进一步得到各自的偏好序。对学生簇和职位集,应用基于多属性的动态双边匹配算法建立模型,计算匹配值,达到提升匹配率的效果,... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１推荐设计图??Ｆｉｇ．?１．１?Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ?ｄｅｓｉｇｎ??

?大连海事大学专业学位硕士学位论文???（２）建立大小堆，遍历数据，每个元素和堆顶元素进行比较，然后对数据进行再??堆化。一个元素堆化的复杂度是ｌｏｇ?Ｎ，总的时间复杂度是ｎ?＊?ｌｏｇ?Ｎ，?（Ｎ？ｎ），相??比先排序算法时间复杂度更孝效率更高。??（３）中位数的中位数算法ＢＦＰＲＴ［３３－３４】，通过修改快速排序中主元的选取方法来降??低时间复杂度，时间复杂度最坏情况是〇（ｎ），，和用大小堆相比较，时间复杂度更校??算法步骤是：??１）将待排序的相似度数据列表内的Ｎ个元素划分成Ｎ／５个组，每组五个元素??２）利用插入排序法找到每组所在的中位数??３）对找到的所有中位数形成列表，调用ＢＦＰＲＴ算法求出中位数作为主元。??４）以主元作为分界点，判断主元的索引是大于Ｎ还是小于Ｎ，舍弃另一部分再做??递归。??本文采用ＢＦＰＲＴ算法，ＢＦＰＲＴ流程如图所示，当求解第ｋ个小的值过程中，??ＢＦＰＲＴ（）方法调用?ＧｅｔＰｉｖｏｔＩｎｄｅｘ（）和?Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ（）方法，同时对于?ＧｅｔＰｉｖｏｔＩｎｄｅｘ（）方??法也调用了?ＢＦＰＲＴ（）方法，总结ＧｅｔＰｉｖｏｔ丨ｎｄｅｘ（）和ＢＦＰＲＴ（）这两个方法关系互为递??归。??—ｆ—??／返回中位《的??中位數下标，ｉ??主元（???、???＇？、＇??（＾Ｐｉｖｏｔｌｎｄｅｘ＾）?求出針）＇、???????用主元，、?、、、?ＢＦＰＲＴ?＾??、进行期分／???’?????一．?一??图２．１?ＢＦＰＲＴ流程??Ｆｉｇ．?２．１?ＢＦＰＲＴ?ｆｌｏｗ??９??

法集成两个方面［３５】。??在模型训练之后，ＬｉｂＲｅｃ—方面支持对测试集进行评估，得到如ＭＡＥ、ＲＭＳＥ、ＡＵＣ、??ＭＡＰ、ＮＤＣＧ等测试结果；另一方面对给定的用户（或情景）进行评分预测或物品推荐??等查询操作，另外若需要自定义操作来过滤数据，用户可以通过将自定义的过滤方案写??入ｆｉｌｔｅｒ接口来实现＞３７１。??２．７．?２?ＬｉｂＲｅｃ处理流程??得益于优良的模块化设计，在具体实现中只需要对相应的类（如推荐算法、评估器）??进行实例化并进行调用即可ＬｉｂＲｅｃ处理流程如下图２．３所示。??＾??ｆ?、?广?＼?／?＼??＾＾?Ｃｏｎｖｅｒｔ??＾?Ｓｐｌｉｔ??＾????Ｆｉｌｔｅｒ??＾?Ｄａｔａ?Ｄａｔａ???Ｒｅｓｕｌｔ??ｆ??／?（?Ｎ?ｖ??／??Ｄａｔａ?－?Ｔｒａｉｎ?一??￣ｆ?＊?＾?＾?－Ｔ－?）??＼?Ｃａｌｃｕｌａｔｅ??￥?Ｒｅｃｏｎ?ｍｅｎｄ??、、?Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ?，，??＼??７＾?ｆ??、、?ｉ?Ｐｒｅｄｉｃｔ??、、乂?■?７?＞??＾?????、、」Ｃｏｎｖｅｒｔ?／??Ａｐｐｅｎｄｅｄ?卜??＾??＼?Ｄａｔａ?＼?Ｒｅｓｕｌｔ??／?＼??Ｅｖａｌｕａｔｅ??＿?，?Ｒｅｓｕｌｔ?????Ｉ?＾??ＬｉｂＲｅｃ?Ｆｌｏｗ?Ｄｉａｇｒａｍ??图２．２?ＬｉｂＲｅｃ处理流程??Ｆｉｇ．?２．２?ＬｉｂＲｅｃ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ??在处理流程图中分为实线路线和虚线路线，实线是规定的必须执行的步骤，而虚线??连接为部分针对部分算法才执行的步骤。首先将输


本文编号：3412904