求职与招聘信息匹配算法的研究

发布时间：2017-11-26 08:11

  本文关键词：求职与招聘信息匹配算法的研究

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【摘要】：随着网络的普及,人们对网络的依赖性越来越强,发布和获取信息的数量越来越多,已从信息缺乏过渡到信息丰富的时代。网络的普及,使求职者面对海量的招聘信息,使公司面对海量的求职简历。在求职与招聘中,双方均费时费力,效率低下。如何从海量的信息中,挑选出求职者与公司所需的恰当信息,实现求职与招聘的个性化推荐。本文以某市人才中心的真实数据为出发点,提取数据库中的求职信息、招聘信息相关的数据表作为研究的对象。对数据表进行预处理,如除去空缺严重的字段及重复录入的文档,然后进行分词处理,最后再进行双方匹配。在数据表中,以文本描述为主的字段作为本文信息匹配的数据集,针对文本字段采用最大逆向匹配的分词方法,进行分词预处理及向量化表示。本文采用三种方法进行匹配探索。第一种方法:以求职者向量与公司向量之间的相同词汇的个数作为相似度,针对相似度排序。以求职者为主体,为个人推荐5个公司,反之以公司为主体,向公司推荐10个求职者。通过调阅相关的求职与招聘信息,发现匹配效果不够理想。第二种方法:改进相似度的定义方法,具体做法是借助外部数据筛选人才中心的特征词,给出特征词的权重,利用权重计算相似度,即将第一种方法中的特征词权重1改为卡方值,匹配效果较好。第三种方法:与第二种相似,也是改进相似度的定义方法,区别在于借助自身的其它属性中的分类信息筛选特征词,给出特征词权重,此方法匹配效果与第二种方法接近并稍好一些。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F249.27

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本文编号：1229125