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高校畢業生就業推薦系統

近年來,高校畢業生就業問題已經成為了社會關注的熱點問題,而當前傳統的就業管理模式已無法滿足就業管理工作的需要,并不具備信息推薦功能。本系統采用了基于經驗公式和基于SimRank算法兩種辦法來獲得兩名學生之間的相似度;然后,根據學生之間的相似度,使用K-Means算法對學生進行聚類分析,并通過進一步分析得到應屆畢業生與企業間的相似度;最后,將學生與企業的相似度同基于PageRank算法獲得的各個企業的“求職指數”結合獲得企業的推薦排序權值。 因此提出了對高校畢業生就業推薦系統的設計與實現這一課題進行研究開發,特撰寫此文。高校畢業生就業推薦系統的設計與實現則通過推薦方法與聚類算法可使畢業生根據自己的個體情況,得到一份科學、可靠的就業推薦,并以此作為擇業依據。
 
 
系統總體設計
高校畢業生就業推薦系統其實可以認為是一種個性化推薦系統,簡單來說,就是我們根據一些特定的算法,以學生和企業的各項特征為基礎,通過計算得到某一權值,并以這個權值作為依據為學生推薦合適企業的過程。其主要流程如下:
(1)根據己有資料構建學生數據庫和企業數據庫,其中學生數據庫又分為往屆和
應屆兩個數據庫
(2)根據往屆和應屆學生數據庫中的數據獲得應屆學生和往屆學生簽約企業之間
的關系(相似度)
(3)獲得企業數據庫中各企業之間的關系(每家企業在企業數據庫中的地位);
(4)將(2)和(3)的結果相結合,得到最終排序的權值
(5)對應屆學生庫中的每個學生,按(4)得到的權值將企業庫中的企業排序后顯
示給他(也可以按照指定要求顯示排序靠前的企業)
 
3.3系統的主要功能
3.3.1企業信息抽取模塊
本模塊的主要設計目的是將我校就業網站上發布的企業招聘信息和收到的企業招
聘郵件進行內容抽取和規范化處理,并將諸如“行業領域”、“需求專業”、“地里位
置”、“需求學歷”等信息存入“企業數據庫”中。
3.3.2學生間相似度模塊
本模塊的主要設計思路是針對“學生數據庫”(包括應屆和往屆)中的任意兩名學生,計算內他們之間的相似度。在“高校畢業生就業推薦系統”的開發過程中,我們先后采用了經驗公式和simRank算法兩種不同的相似度計算方法,并根據推薦結果的對比,最終確定選擇SimRank算法作為本模塊的最終方法。
 
3.3.3學生聚類分析模塊
根據系統之前獲得的往屆學生之間的相似度關系,采用聚類分析的思想K-Means算法(相關技術里詳細介紹)將往屆學生進行“分類”。
 
3.3.4學生與企業間相似度模塊
 前面我們己經實現了對往屆畢業生進行分類,在本模塊中,我們需要得到的是學生與企業之間的相似度關系。本模塊的設計主要包含兩個部分:
(l)根據前面得到的“應屆學生”與“往屆學生”間相似度,比較“應屆學生數據庫”中某個學生(學生P)與往屆學生聚類分析后所得的每個類中心學生的相似度,找到與其最接近(相似度最大)的類(類C)。
(2)因每名往屆學生均簽約了企業,我們可以根據應屆學生P與類C中所有往屆學生之間的相似度經過特殊的處理進一步獲得P與這些往屆學生所簽約企業間的相似度。
 
3.3.5企業“求職指數模塊“
我們將企業視為一個節點,將企業之間的聯系視為不同節點間的邊,將企業之間的相似度視為該邊的權值,那么我們可以利用企業數據庫中的企業構造企業間的關系圖,我們可以發現這個關系圖與網頁之間的鏈接關系圖十分相似。在這個企業關系圖上,運用PageRank算法計算出每個節點的“熱度”,本文中我們將“熱度”定義為企業的“求職指數”PR。
3.3.6排序權值
本模塊主要設計目的是根據前面獲得的某位應屆學生與企業之間的相似度和企業的“求職指數”PR,通過特定公式計算得到權值砰,并依據砰將企業進行排序后反饋給該生。對于最終權值砰的計算公式。
以上是一部分介紹,如需要完整的資料或者如不符合您的要求,請聯系技術人員qq:1587620172咨詢 微信:phpvisa66

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