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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)

發(fā)布時間:2020-11-20 17:10
   隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,在線求職類系統(tǒng)逐漸成為一種主流的求職方式,與此同時,招聘信息也呈現(xiàn)爆炸式的增長趨勢,個性化職位推薦的應(yīng)用能夠幫助求職者更加快速地找到符合自身要求的職位,F(xiàn)有求職系統(tǒng)主要是以企業(yè)為核心服務(wù),存在虛假招聘信息。其次,大多數(shù)職位推薦系統(tǒng)主要是利用求職者個人簡歷信息進(jìn)行職位推薦,一旦發(fā)生信息安全問題將會對求職者帶來不可估量的損失。此外,過高過低的推薦頻率及不合時宜的推薦方式也會給求職者帶來了一定程度的反感。本文在研究現(xiàn)有推薦系統(tǒng)相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合職位推薦的特性及求職過程的實(shí)際需求,利用web用戶行為信息設(shè)計(jì)出一種針對個性化職位推薦的算法(J_Rec)。本文的算法設(shè)計(jì)主要分為推薦用戶選擇、用戶行為分析、混合推薦算法、產(chǎn)生推薦結(jié)果四個部分。第一,推薦用戶選擇,結(jié)合求職需求的時效性,通過在線時間判斷用戶是否真的有求職需求,有則推薦,反之不推薦。第二,通過用戶的web日志行為數(shù)據(jù)分析用戶的潛在需求,避免使用用戶的個人信息,保護(hù)用戶隱私。第三、結(jié)合熱門推薦、關(guān)聯(lián)推薦及個性化混合推薦三種不同的推薦方式,從系統(tǒng)和用戶的角度有效應(yīng)對冷啟動問題并更好地滿足不同用戶的職位需求。第四,推薦結(jié)果充分考慮職位及用戶求職的時效性和離線推薦的可行性,向用戶推薦更加合適的職位。通過在數(shù)據(jù)集Lagou_data(從“拉勾網(wǎng)”上通過爬蟲技術(shù)獲取的數(shù)據(jù))進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn),并與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾(Item-CF)算法在precision,recall,coverage 和 F1-Measure 四個指標(biāo)上進(jìn)行對比。同時,User-CF 與 Item-CF相似度計(jì)算上分別對比了 Cosine相似度、Pearson相似度和Jaccard相似度的MAE表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用Jaccard相似度公式的計(jì)算結(jié)果最優(yōu)。比較三種算法的precision、recall和F1-Measure,J_Rec優(yōu)于User-CF和Item-CF,coverage上隨著推薦用戶個數(shù)的增加,三種算法最終的結(jié)果趨于一致。
【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】:

電影,準(zhǔn)確率,示例,指標(biāo)


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)

序列,職位,客戶關(guān)系管理,推薦算法


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??

流程圖,流程圖,職位,推薦系統(tǒng)


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)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號:2891734

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