基于web信息的個性化職位推薦系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
【學(xué)位單位】:西南石油大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TP391.3;TP393.09
【部分圖文】:
公式如下:??(2.17)??P?/PP?+?R??如圖2-1,以電影推薦為例對以上三個指標(biāo)進(jìn)行說明。??用戶喜歡?用戶不喜??歡的電影??1?^?;?;?1??向用戶推薦的電g??一,'工"" ̄?""""?1??沒有向用戶推薦的電影'?Q?I??y??圖2-1電影推薦示例??推薦的準(zhǔn)確率:P?=?A??A+B??推薦的召回率:R?=?7^;??A+C??推薦的?F-Measure:?FI?=?^?(p?=?1)??P ̄\ ̄R??準(zhǔn)確性指標(biāo)也有一定的局限性,如不適合評估排序性能,離線準(zhǔn)確率的提高并不意味??實(shí)際線上系統(tǒng)的提尚。??2.3.2非準(zhǔn)確性指標(biāo)??(1)
鑒于客戶關(guān)系管理中,對客戶分類的啟示,結(jié)合職位推薦的實(shí)際業(yè)務(wù)考量,首先對??用戶進(jìn)行篩選,選擇從當(dāng)前時間開始到未來一定時間段內(nèi),有潛在求職需求的顧客對其??進(jìn)行推薦。判定單個用戶是否為推薦用戶的流程如圖3-2所示,推薦用戶選擇算法如算??法3-1所示。其中輸入為用戶i的訪問時間序列ArrDi?(DL為列表中的最近一次訪問時??間),時間間隔閾值minTime,訪問頻率支持度minSupport,當(dāng)前日期DN,輸出為符合??條件的推薦用戶列表Lu。??21??
T??f舖)??圖3-1個性化職位推薦算法流程??3.2推薦用戶的選擇??無論是實(shí)體行業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)電商,客戶關(guān)系管理都是企業(yè)發(fā)展、運(yùn)營管理不可或缺??的一部分。好的客戶管理機(jī)制能夠提高企業(yè)的工作效率,拓展市場,留住客戶資源,使??企業(yè)在提高自身競爭力的同時,保持與客戶之間的良好關(guān)系,保持持久的生命力。同樣,??在個性化職位推薦系統(tǒng)中,不同用戶有不同的求職需求,同一用戶在不同時間也會有不??同的職位需求,與電子商務(wù)類系統(tǒng)不同,求職系統(tǒng)中的“商品”是不同的職位。求職者的??需求通常會有一定的生命周期,在某一特定時間,并不是所有用戶都會有求職的需求。??若盲0地向所有用戶都進(jìn)行推薦,不僅會引起用戶反感,還會增加推薦系統(tǒng)的運(yùn)營、維??護(hù)成本。??鑒于客戶關(guān)系管理中
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2891734
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