本文關(guān)鍵詞：基于混合式推薦算法的人力資源推薦引擎的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著IT技術(shù)和Internet的迅猛發(fā)展，Internet已成為一個(gè)浩大的信息庫。過多的信息呈現(xiàn)給用戶使得用戶很難在短時(shí)間內(nèi)高效的找到自己所需要的信息，這就出現(xiàn)了信息過載的問題，傳統(tǒng)的解決信息過載的方法如分類和搜索引擎，在用戶沒有明確需求的情況下顯得毫無用武之地，因此，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。 另外，我們調(diào)研發(fā)現(xiàn)目前通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行求職招聘已成為主流，但隨著網(wǎng)上求職者和招聘信息越來越多，信息過載的問題也出現(xiàn)在該領(lǐng)域。一方面，網(wǎng)絡(luò)招聘的職位信息很多，求職者不可能瀏覽到所有的職位；另一方面，招聘方面對(duì)的求職者的信息也很多，也不可能詳細(xì)的瀏覽所有的求職者信息，但目前，推薦系統(tǒng)在人力資源求職招聘領(lǐng)域應(yīng)用的還不是很成熟，相關(guān)研究都是基于單一的推薦策略。 針對(duì)以上問題，本文提出了一種基于PLSA和內(nèi)容的混合人力資源推薦方法，并根據(jù)該混合算法設(shè)計(jì)了人力資源推薦引擎。本文主要工作有以下幾點(diǎn)： (1)深入研究了推薦系統(tǒng)中的相關(guān)理論和技術(shù)，包括主要的推薦方法、推薦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法及評(píng)測指標(biāo)，，并從數(shù)據(jù)稀疏性、推薦準(zhǔn)確性和冷啟動(dòng)問題等多方面分析了推薦系統(tǒng)目前面臨的問題以及各個(gè)推薦方法的優(yōu)缺點(diǎn)。 (2)在以上研究的基礎(chǔ)上，深入分析了人力資源求職招聘領(lǐng)域的推薦需求，提出了基于PLSA和內(nèi)容的混合人力資源雙向推薦方法，即利用該混合推薦方法分別進(jìn)行求職者推薦和職位推薦。詳細(xì)闡述了該混合推薦方法的實(shí)現(xiàn)過程，包括基于PLSA的人力資源推薦建模、基于內(nèi)容的推薦項(xiàng)目建模和用戶興趣建模等。并通過離線實(shí)驗(yàn)對(duì)該混合方法的推薦效果進(jìn)行了驗(yàn)證。 (3)最后，研究了推薦系統(tǒng)的外圍架構(gòu)和推薦系統(tǒng)的整體架構(gòu)，并在以上基礎(chǔ)上，研究設(shè)計(jì)了人力資源混合推薦引擎。
【關(guān)鍵詞】：人力資源 推薦系統(tǒng) PLSA 混合推薦
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景及意義8-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文研究內(nèi)容12-13
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)13-16
• 第2章 推薦系統(tǒng)相關(guān)理論與技術(shù)16-26
• 2.1 推薦系統(tǒng)概述16-17
• 2.2 常用推薦方法17-22
• 2.2.1 基于協(xié)同過濾的推薦方法17-19
• 2.2.2 基于內(nèi)容的推薦方法19-20
• 2.2.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦方法20
• 2.2.4 基于知識(shí)的推薦方法20
• 2.2.5 基于效用的推薦方法20
• 2.2.6 推薦方法優(yōu)缺點(diǎn)分析20-22
• 2.3 推薦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法22-23
• 2.3.1 離線實(shí)驗(yàn)22
• 2.3.2 用戶調(diào)研22
• 2.3.3 在線測試22-23
• 2.4 推薦系統(tǒng)評(píng)測指標(biāo)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于 PLSA 和內(nèi)容的人力資源混合推薦算法的研究26-44
• 3.1 用戶行為獲取與轉(zhuǎn)換26-27
• 3.1.1 用戶行為獲取26-27
• 3.1.2 用戶行為轉(zhuǎn)換27
• 3.2 基于 PLSA 的人力資源推薦27-35
• 3.2.1 相關(guān)算法分析27-31
• 3.2.2 PLSA 理論準(zhǔn)備31-32
• 3.2.3 基于 PLSA 的人力資源推薦建模32-35
• 3.3 基于內(nèi)容的人力資源推薦35-39
• 3.3.1 推薦項(xiàng)目建模35-37
• 3.3.2 用戶興趣建模37-39
• 3.3.3 產(chǎn)生推薦39
• 3.4 混合推薦39-43
• 3.4.1 常用的混合推薦策略分析39-42
• 3.4.2 人力資源混合推薦42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第4章 人力資源推薦引擎的研究44-54
• 4.1 系統(tǒng)外圍架構(gòu)44
• 4.2 推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)44-48
• 4.3 人力資源推薦引擎的設(shè)計(jì)48-52
• 4.3.1 人力資源推薦引擎架構(gòu)48-49
• 4.3.2 基于 PLSA 的人力資源推薦引擎49-50
• 4.3.3 基于內(nèi)容的人力資源推薦引擎50-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析54-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明54-55
• 5.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)55
• 5.3 結(jié)果及分析55-59
• 5.3.1 職位推薦效果分析55-58
• 5.3.2 求職者推薦效果分析58-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果66-68
• 致謝68

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉利偉;胡華蓮;張彥;;基于內(nèi)容過濾的網(wǎng)絡(luò)招聘雙向推薦系統(tǒng)研究[J];軟件導(dǎo)刊;2014年03期

2 劉興林;吳明芬;劉利偉;;基于向量相似度的招聘就業(yè)雙向推薦模型[J];中國科技信息;2013年21期

本文編號(hào)：908113