• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于協(xié)同過濾算法實現(xiàn)高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng)研究

      2023-08-31 09:01:36尤亮
      互聯(lián)網(wǎng)周刊 2023年15期
      關(guān)鍵詞:個性化推薦

      摘要:在當(dāng)前高校畢業(yè)生就業(yè)形勢嚴(yán)峻的情況下,推薦系統(tǒng)可以作為畢業(yè)生與企業(yè)需求之間的橋梁,實現(xiàn)個性化推薦。本文重點(diǎn)介紹了協(xié)同過濾推薦算法在高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用,采用基于內(nèi)容的推薦算法計算相似度,并使用基于用戶的協(xié)同過濾算法生成推薦結(jié)果,這樣可以解決高校畢業(yè)生隨意就業(yè)和招聘企業(yè)盲目招聘等問題,提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度,有助于緩解這種情況。

      關(guān)鍵詞:高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng);協(xié)同過濾算法;個性化推薦;相似度計算

      引言

      根據(jù)最新的數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計2023年全國普通高校畢業(yè)生人數(shù)將達(dá)到1158萬人,較2013年的699萬人增加了459萬人,增幅達(dá)到65.7%[1]。每年畢業(yè)季都需要大量就業(yè)崗位來應(yīng)對龐大的畢業(yè)生數(shù)量,因此畢業(yè)生的就業(yè)形勢給社會帶來了更大的挑戰(zhàn)。同時,企業(yè)對人才質(zhì)量的要求不斷提高,導(dǎo)致就業(yè)門檻不斷提高。隨著人工智能技術(shù)的不斷應(yīng)用,傳統(tǒng)市場結(jié)構(gòu)體系受到了巨大的沖擊。為了適應(yīng)這種變化,各企業(yè)都在積極調(diào)整內(nèi)部人才結(jié)構(gòu)組成,這導(dǎo)致大量技術(shù)熟練人員重新進(jìn)入人才市場,從而加大了應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)阻力[2]。

      各高校都成立了學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中心,主動為學(xué)生提供求職指導(dǎo),積極收集和發(fā)布招聘信息為學(xué)生提供及時可靠的就業(yè)信息。然而,隨著科技進(jìn)步,信息更新速度不斷加快,目前范圍性的信息推薦方式已經(jīng)不能滿足學(xué)生的求職需求。因此,制定個性化的職業(yè)推薦方案是目前畢業(yè)生就業(yè)問題研究的主要方向。本文的研究重點(diǎn)是探討協(xié)同過濾推薦算法在高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用,設(shè)計并實現(xiàn)了一套個性化推薦系統(tǒng),旨在提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性,為畢業(yè)生就業(yè)提供有力的支持。

      1. 協(xié)同過濾算法概述

      推薦算法是一種利用用戶的歷史行為、偏好、興趣等信息進(jìn)行分析,從而向用戶推薦可能感興趣的物品或服務(wù)的方法。推薦算法已廣泛應(yīng)用于電商、社交媒體、新聞報道、音樂電影等領(lǐng)域[3]。常見的推薦算法包括:基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法、基于矩陣分解的推薦算法、深度學(xué)習(xí)推薦算法。在選擇推薦算法時,需要考慮實際應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特征。協(xié)同過濾推薦算法是一種基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)的推薦算法,其主要思想是利用用戶之間的相似性或物品之間的相似性來進(jìn)行推薦[4]。

      2. 基于協(xié)同過濾算法實現(xiàn)高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng)研究

      2.1 高校畢業(yè)生推薦算法的設(shè)計思路

      為了幫助高校畢業(yè)生更好地實現(xiàn)就業(yè),我們需要一種高效準(zhǔn)確的推薦算法,將學(xué)生的個人特點(diǎn)和企業(yè)的需求進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,實現(xiàn)最佳匹配。基于此,我們設(shè)計了一種基于協(xié)同過濾算法的高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng),將學(xué)生視為用戶,將企業(yè)視為項目,通過計算學(xué)生之間的相似度和學(xué)生對企業(yè)的關(guān)注度,找到最適合學(xué)生的就業(yè)崗位,為他們提供個性化的推薦服務(wù)。

      在該系統(tǒng)中,首先建立了學(xué)生數(shù)據(jù)庫和企業(yè)數(shù)據(jù)庫,收集應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生的就業(yè)屬性信息,包括學(xué)歷、專業(yè)、外語水平、計算機(jī)技能、獲獎情況等;然后,通過比較應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生之間的各種主要屬性特征,計算他們之間的相似度,以找到與應(yīng)屆畢業(yè)生興趣度相似的往屆畢業(yè)生。同時,需要采集學(xué)生登錄系統(tǒng)產(chǎn)生的瀏覽行為數(shù)據(jù)和瀏覽內(nèi)容數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行處理,以計算學(xué)生對企業(yè)的關(guān)注度(評價值)。

      根據(jù)所有學(xué)生對企業(yè)的關(guān)注程度,發(fā)現(xiàn)與應(yīng)屆畢業(yè)生對企業(yè)興趣度相似的往屆畢業(yè)生中最相鄰的學(xué)生,并根據(jù)該相鄰的往屆畢業(yè)生的簽約情況進(jìn)行相關(guān)企業(yè)的推薦。最后,將學(xué)生相似度和企業(yè)關(guān)注度結(jié)果相結(jié)合,預(yù)測應(yīng)屆畢業(yè)生對企業(yè)的評價值,取排名靠前的企業(yè)按先后順序推薦給應(yīng)屆畢業(yè)生,以完成畢業(yè)生推薦就業(yè)功能。

      2.2 學(xué)生屬性特征相似度計算

      2.2.1 收集數(shù)據(jù)

      為了實現(xiàn)高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng),首先需要收集大量的學(xué)生和企業(yè)數(shù)據(jù),以便進(jìn)行算法設(shè)計和優(yōu)化。在本研究中,我們選取了10個具有代表性的影響因素來衡量學(xué)生的綜合能力,包括專業(yè)、學(xué)歷、外語水平、計算機(jī)技能、獲獎情況、在校成績、政治面貌、學(xué)生干部經(jīng)歷、性別和生源地。這些指標(biāo)包括定性和定量指標(biāo),是企業(yè)在求職過程中會關(guān)注的硬性條件,具有重要的參考價值。

      在數(shù)據(jù)的收集過程中,首先建立了學(xué)生數(shù)據(jù)庫和企業(yè)數(shù)據(jù)庫。對于學(xué)生的個人信息,通過學(xué)校的學(xué)籍管理系統(tǒng)和學(xué)生運(yùn)營平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和整合。這些數(shù)據(jù)包括應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生的相關(guān)信息,為本研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。對于企業(yè)的信息,可以從學(xué)校內(nèi)部的就業(yè)發(fā)布網(wǎng)站上導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。為了讓數(shù)據(jù)庫更加全面,采用了網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),從各大招聘網(wǎng)站和企業(yè)官網(wǎng)上收集和補(bǔ)充相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括企業(yè)的基本信息、職位信息,以及企業(yè)對于求職者的要求等內(nèi)容。

      2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      為了建立準(zhǔn)確的用戶畫像和企業(yè)數(shù)據(jù)庫,需要對收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中非常重要的一步,可以幫助我們識別并消除數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值、重復(fù)值和錯誤值等,從而提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。在本研究中,我們采用了以下技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

      (1)數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一項重要工作,可以幫助發(fā)現(xiàn)和消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,使數(shù)據(jù)更加干凈和可靠。在本研究中,采用了數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和統(tǒng)計分析技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩查和清理,消除了數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。

      (2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可分析和可用的格式的過程,可以幫助識別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢,為數(shù)據(jù)建模和分析提供基礎(chǔ)。在本研究中,采用了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)二值化等技術(shù),將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以用于分析的格式。

      (3)數(shù)據(jù)降維。數(shù)據(jù)降維是將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)的過程,可以幫助簡化數(shù)據(jù)分析過程,提高計算效率和準(zhǔn)確性。本文采用主成分分析和因子分析等技術(shù),將高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。

      舉例來說,學(xué)生的干部經(jīng)歷或?qū)嵙?xí)經(jīng)歷包含的信息維度較多,可能存在一定的相關(guān)性和重復(fù)信息,導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度過高,不利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模。因此,采用主成分分析(PCA)或因子分析等技術(shù)對實習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。具體方法是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個矩陣,其中每一行代表一個畢業(yè)生的實習(xí)經(jīng)歷,每一列代表一個實習(xí)經(jīng)歷的特征(如實習(xí)公司、實習(xí)崗位、實習(xí)時長等)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使得每個特征的均值為0,方差為1。進(jìn)行主成分分析或因子分析,得到新的主成分或因子,代表了原始數(shù)據(jù)中的主要信息和關(guān)鍵因素。一般來說,可以根據(jù)主成分的貢獻(xiàn)率,選取其中的前幾個主成分作為新的特征,代替原始的多個特征,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和特征提取的目的。

      通過以上技術(shù)的應(yīng)用,我們成功地對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和清洗,建立了全面的用戶畫像和企業(yè)數(shù)據(jù)庫,這為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和算法設(shè)計提供了堅實的基礎(chǔ)。這一步驟是非常關(guān)鍵的,因為只有經(jīng)過了有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理,才能確保在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建過程中得到的結(jié)果是準(zhǔn)確和可靠的。

      2.2.3 計算學(xué)生的相似度

      為了實現(xiàn)高校畢業(yè)生推薦功能,需要計算出系統(tǒng)中任意兩名畢業(yè)生之間的相似度,以實現(xiàn)最佳匹配。對往屆畢業(yè)生,還需要考慮畢業(yè)時間對計算結(jié)果的影響。在本研究中,我們選擇了余弦相似度算法,通過比較應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生之間的各種主要屬性特征,計算他們之間的相似度。

      2.2.4 計算企業(yè)的相似度

      就業(yè)是一個雙向選擇的過程,因此企業(yè)自身的屬性也應(yīng)當(dāng)納入算法考量中。與學(xué)生模塊類似,首先要在企業(yè)數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上建立企業(yè)屬性評分矩陣,將企業(yè)性質(zhì)、規(guī)模、招聘崗位、行業(yè)領(lǐng)域等指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模并歸一化處理。在本研究中,我們使用歐幾里得距離公式計算出企業(yè)之間的相似度。

      2.2.5 往屆畢業(yè)生聚類分析

      為了降低后續(xù)數(shù)據(jù)計算的復(fù)雜性,提升運(yùn)算速度,我們在本研究中采用了K-Means聚類算法對歷年學(xué)生的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,將歷年學(xué)生劃分為多個群體。具體流程如下:

      (1)初始化聚類中心

      從歷年畢業(yè)學(xué)生中選擇K個學(xué)生作為初始狀態(tài)下的各類聚類中心。選擇標(biāo)準(zhǔn)是基于開設(shè)專業(yè)數(shù)量進(jìn)行篩選。

      (2)計算相似度

      計算其余學(xué)生與這K個學(xué)生的相似性,并將其余學(xué)生分別聚集到以這K個學(xué)生為中心的聚類中,以完成對不同類別的劃分。

      (3)更新聚類中心

      根據(jù)各專業(yè)學(xué)生的素質(zhì)重新選擇K個學(xué)生作為新的聚類中心。選擇標(biāo)準(zhǔn)是基于專業(yè)成績、職業(yè)素養(yǎng)、綜合評價的平均值進(jìn)行分組,然后再次計算其余學(xué)生與這K個學(xué)生的相似性,并按照最近原則將其余學(xué)生分別聚集到以這K個學(xué)生為中心的聚類中。

      (4)重復(fù)以上步驟

      依據(jù)聚類原則,多次迭代上述步驟,直到達(dá)到收斂。最后,對分類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類中心的計算,完成聚類,并對每類中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記,同時標(biāo)記每類的聚類中心。

      為了提升計算效率,在實際應(yīng)用中,可以離線處理往屆學(xué)生分類。這樣在應(yīng)屆學(xué)生輸入個人特征后,只需計算學(xué)生與每個分類中心的差異度,即可選擇差異度最小的類別,從而避免在整個特征矩陣中在線計算鄰近相似性。

      2.3 畢業(yè)生對企業(yè)關(guān)注度(評價值)的計算

      不同畢業(yè)生對企業(yè)的偏好不同,關(guān)注程度也不同,將畢業(yè)生對企業(yè)的關(guān)注度納入推薦系統(tǒng)中可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化推薦。推薦系統(tǒng)可以根據(jù)畢業(yè)生的關(guān)注度,為其推薦更符合其興趣和喜好的就業(yè)機(jī)會,提高其就業(yè)成功率。

      為了量化畢業(yè)生對企業(yè)的興趣程度,需要創(chuàng)建一個評價矩陣,該矩陣需要綜合考慮多種因素,如學(xué)生對企業(yè)的認(rèn)知水平、企業(yè)的聲譽(yù)和口碑、企業(yè)的招聘需求等。在本研究中,我們通過以下步驟構(gòu)建了學(xué)生對企業(yè)的評價矩陣。

      2.3.1 數(shù)據(jù)的收集和處理

      通過前端技術(shù)嵌入相關(guān)的數(shù)據(jù)采集代碼,通過監(jiān)控學(xué)生的行為事件(如點(diǎn)擊、滾動、鼠標(biāo)懸停等),捕捉學(xué)生在系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)和瀏覽內(nèi)容等信息,并將其傳輸?shù)胶笈_服務(wù)器進(jìn)行儲存和處理。對相關(guān)行為數(shù)據(jù)和瀏覽內(nèi)容等信息進(jìn)行去重、篩選和分類等處理,以識別出訪問頻繁、停留時間長的相關(guān)企業(yè)。將這些企業(yè)按照降序排列,得到應(yīng)屆畢業(yè)生感興趣的企業(yè)清單。

      2.3.2 評價標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定

      對于學(xué)生感興趣的企業(yè),按照1~5的評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評價。其中,往屆畢業(yè)生的簽約企業(yè)得到5分,其余的則根據(jù)興趣程度分別得到1分到4分,對不感興趣的企業(yè)計為0分。

      2.3.3 評價矩陣的構(gòu)建

      將學(xué)生感興趣的企業(yè)及其對應(yīng)的評價記錄在一個矩陣中,其中行代表學(xué)生,列代表企業(yè),評價分?jǐn)?shù)代表學(xué)生對企業(yè)的興趣程度。

      在建立了應(yīng)屆畢業(yè)生-企業(yè)評分矩陣后,再次通過余弦相似度算法來計算學(xué)生對企業(yè)關(guān)注度之間的相似度。

      2.4 協(xié)同過濾算法的實現(xiàn)

      通過上述過程,得到了學(xué)生之間的就業(yè)特征相似度、企業(yè)之間的相似度和學(xué)生對企業(yè)評價的相似度計算方法。接下來的推薦算法實現(xiàn)過程如下:

      2.4.1 選擇鄰居

      在這一步中,需要根據(jù)相似度矩陣選擇最相似的K個學(xué)生和M個企業(yè)作為鄰居。通過試驗分析,我們在本研究中取值K=4,M=3。

      2.4.2 預(yù)測評分

      對于每個學(xué)生S和每個企業(yè)E,我們可以通過計算S與其鄰居對E的評價加權(quán)平均值來預(yù)測S對E的評價。對于學(xué)生S和企業(yè)E,假設(shè)S的鄰居列表為{N1,N2,...,NK},其中Ni表示S的第i個鄰居,那么S對E的評價預(yù)測值R(S,E)可以計算如下:

      其中,相似度sim(S,Ni)表示學(xué)生S與鄰居Ni之間的相似度,評價值G(Ni,E)表示鄰居Ni對企業(yè)E的評價值。

      2.4.3 推薦排序

      根據(jù)預(yù)測評分的大小,選取前M個企業(yè)作為推薦結(jié)果。

      通過協(xié)同過濾算法的應(yīng)用,成功地將學(xué)生之間的就業(yè)特征相似度和學(xué)生對企業(yè)評價的相似度結(jié)合起來,實現(xiàn)了最佳匹配和預(yù)測評價的生成,從而為學(xué)生提供了更加準(zhǔn)確和個性化的就業(yè)推薦服務(wù)。

      結(jié)論

      研究協(xié)同過濾算法在高校畢業(yè)生就業(yè)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用,可以有效解決畢業(yè)生就業(yè)和企業(yè)招聘的盲目性等問題。該系統(tǒng)考慮了畢業(yè)生的就業(yè)興趣,通過分析畢業(yè)生在系統(tǒng)中的瀏覽行為和內(nèi)容,將結(jié)果融入相似度計算中,確保推薦結(jié)果的合理性和可預(yù)測性。然而,在實現(xiàn)高校畢業(yè)生推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法過程中,仍然需要不斷深入研究,以提高模型的精度和實用性。系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)并不足以完全具備準(zhǔn)確性,還需要經(jīng)過后期的測試和不斷應(yīng)用,進(jìn)而不斷改進(jìn)和提升系統(tǒng)的性能。

      參考文獻(xiàn):

      [1]2023屆高校畢業(yè)生預(yù)計達(dá)1158萬人[EB/OL].(2022-11-18)[2023-7-14].http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/202211/t20221118_995344.html.

      [2]薛妍.高校學(xué)生就業(yè)推薦算法研究及應(yīng)用[D].西安:西北大學(xué),2019.

      [3]李鵬飛.基于頻繁項集的個性化推薦的研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2017.

      [4]彭文惠,吳小剛.基于Web的推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法分析[J].信息與電腦(理論版),2019,(13):44-47.

      作者簡介:尤亮,講師,碩士研究生,研究方向:計算機(jī)軟件工程。

      基金項目:集美大學(xué)誠毅學(xué)院青年科研基金項目——高校畢業(yè)生就業(yè)推薦系統(tǒng)的研發(fā)(編號:CK19060)。

      猜你喜歡
      個性化推薦
      基于用戶相似度加權(quán)的Slope One算法
      軟件(2016年4期)2017-01-20 09:44:28
      基于遠(yuǎn)程教育的個性化知識服務(wù)研究
      東方教育(2016年8期)2017-01-17 19:47:27
      基于鏈?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu)的協(xié)同過濾推薦算法設(shè)計與實現(xiàn)
      個性化推薦系統(tǒng)關(guān)鍵算法探討
      基于協(xié)同過濾算法的個性化圖書推薦系統(tǒng)研究
      文本數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站個性化推薦中的應(yīng)用
      商(2016年34期)2016-11-24 16:28:51
      圖書管理系統(tǒng)中個性推薦方法研究
      國內(nèi)外錯題管理研究綜述
      無線定位個性化導(dǎo)覽關(guān)鍵技術(shù)在博物館中的運(yùn)用
      一種基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化移動學(xué)習(xí)資源推薦策略
      商(2016年16期)2016-06-12 09:07:08
      榆树市| 桑植县| 大姚县| 长兴县| 庆元县| 定兴县| 阜平县| 泉州市| 桐梓县| 南昌县| 改则县| 宁晋县| 石景山区| 朝阳县| 邹平县| 隆回县| 渝中区| 都匀市| 江孜县| 灵石县| 台东县| 张北县| 广汉市| 班玛县| 麻江县| 时尚| 韶关市| 韩城市| 夹江县| 江山市| 水城县| 铅山县| 故城县| 义乌市| 平塘县| 格尔木市| 淄博市| 静海县| 三原县| 疏附县| 大冶市|