基于混合式推荐算法的人力资源推荐引擎的应用研究

发布时间：2017-09-23 23:33

  本文关键词：基于混合式推荐算法的人力资源推荐引擎的应用研究

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【摘要】：随着IT技术和Internet的迅猛发展，Internet已成为一个浩大的信息库。过多的信息呈现给用户使得用户很难在短时间内高效的找到自己所需要的信息，这就出现了信息过载的问题，传统的解决信息过载的方法如分类和搜索引擎，在用户没有明确需求的情况下显得毫无用武之地，因此，推荐系统应运而生。 另外，我们调研发现目前通过网络进行求职招聘已成为主流，但随着网上求职者和招聘信息越来越多，信息过载的问题也出现在该领域。一方面，网络招聘的职位信息很多，求职者不可能浏览到所有的职位；另一方面，招聘方面对的求职者的信息也很多，也不可能详细的浏览所有的求职者信息，但目前，推荐系统在人力资源求职招聘领域应用的还不是很成熟，相关研究都是基于单一的推荐策略。 针对以上问题，本文提出了一种基于PLSA和内容的混合人力资源推荐方法，并根据该混合算法设计了人力资源推荐引擎。本文主要工作有以下几点： (1)深入研究了推荐系统中的相关理论和技术，包括主要的推荐方法、推荐系统实验方法及评测指标，，并从数据稀疏性、推荐准确性和冷启动问题等多方面分析了推荐系统目前面临的问题以及各个推荐方法的优缺点。 (2)在以上研究的基础上，深入分析了人力资源求职招聘领域的推荐需求，提出了基于PLSA和内容的混合人力资源双向推荐方法，即利用该混合推荐方法分别进行求职者推荐和职位推荐。详细阐述了该混合推荐方法的实现过程，包括基于PLSA的人力资源推荐建模、基于内容的推荐项目建模和用户兴趣建模等。并通过离线实验对该混合方法的推荐效果进行了验证。 (3)最后，研究了推荐系统的外围架构和推荐系统的整体架构，并在以上基础上，研究设计了人力资源混合推荐引擎。
【关键词】：人力资源 推荐系统 PLSA 混合推荐
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景及意义8-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 本文研究内容12-13
• 1.4 本文的组织结构13-16
• 第2章 推荐系统相关理论与技术16-26
• 2.1 推荐系统概述16-17
• 2.2 常用推荐方法17-22
• 2.2.1 基于协同过滤的推荐方法17-19
• 2.2.2 基于内容的推荐方法19-20
• 2.2.3 基于关联规则的推荐方法20
• 2.2.4 基于知识的推荐方法20
• 2.2.5 基于效用的推荐方法20
• 2.2.6 推荐方法优缺点分析20-22
• 2.3 推荐系统实验方法22-23
• 2.3.1 离线实验22
• 2.3.2 用户调研22
• 2.3.3 在线测试22-23
• 2.4 推荐系统评测指标23-24
• 2.5 本章小结24-26
• 第3章 基于 PLSA 和内容的人力资源混合推荐算法的研究26-44
• 3.1 用户行为获取与转换26-27
• 3.1.1 用户行为获取26-27
• 3.1.2 用户行为转换27
• 3.2 基于 PLSA 的人力资源推荐27-35
• 3.2.1 相关算法分析27-31
• 3.2.2 PLSA 理论准备31-32
• 3.2.3 基于 PLSA 的人力资源推荐建模32-35
• 3.3 基于内容的人力资源推荐35-39
• 3.3.1 推荐项目建模35-37
• 3.3.2 用户兴趣建模37-39
• 3.3.3 产生推荐39
• 3.4 混合推荐39-43
• 3.4.1 常用的混合推荐策略分析39-42
• 3.4.2 人力资源混合推荐42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 人力资源推荐引擎的研究44-54
• 4.1 系统外围架构44
• 4.2 推荐系统整体架构44-48
• 4.3 人力资源推荐引擎的设计48-52
• 4.3.1 人力资源推荐引擎架构48-49
• 4.3.2 基于 PLSA 的人力资源推荐引擎49-50
• 4.3.3 基于内容的人力资源推荐引擎50-52
• 4.4 本章小结52-54
• 第5章 实验及结果分析54-60
• 5.1 实验数据说明54-55
• 5.2 实验评价标准55
• 5.3 结果及分析55-59
• 5.3.1 职位推荐效果分析55-58
• 5.3.2 求职者推荐效果分析58-59
• 5.4 本章小结59-60
• 结论60-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果66-68
• 致谢68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘利伟;胡华莲;张彦;;基于内容过滤的网络招聘双向推荐系统研究[J];软件导刊;2014年03期

2 刘兴林;吴明芬;刘利伟;;基于向量相似度的招聘就业双向推荐模型[J];中国科技信息;2013年21期

本文编号：908113