基于多維特征空間的職位推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體己經發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學研究生學術活動規(guī)范(試行)》。另外，該學位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經費或實驗室的資助，在()實驗室完成。(請在以上括號內填寫課題或課題組負責人或實驗室名稱，未有此項聲明內容的，可以不作特別聲明。)摘要近年來，越來越多的求職

2、者、招聘者利用互聯(lián)網之便尋找工作或發(fā)布招聘職位，方便了人們的生活，也提高找工作、招聘的效率。然而，隨著Web20技術的出現(xiàn)，海量的職位信息、人才信息充斥著互聯(lián)網，并迅速增長，形成了一個龐大的信息資源庫，帶來了信息過載問題。而傳統(tǒng)的信息檢索技術在搜索效率、搜索準確度、反饋互動上均存在不足，不能有效地解決這個問題。個性化推薦技術作為解決信息過載問題的有效工具應運而生，并且憑借其準確性與有效性在各個領域得到廣泛的應用。其中，針對網絡招聘領域的

3、網絡招聘推薦系統(tǒng)也成為推薦系統(tǒng)的一個重要分支，為求職者和招聘者的求職招聘過程帶來便利。本文以網絡招聘推薦系統(tǒng)中的職位推薦系統(tǒng)為研究對象，主要工作包括以下幾個方面：(1)職位推薦系統(tǒng)的特性分析。通過對職位推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀以及現(xiàn)有系統(tǒng)的分析比較，總結出不同于通用推薦系統(tǒng)的特性，也是職位推薦系統(tǒng)實現(xiàn)時所面臨的挑戰(zhàn)。(2)求職用戶的多維特征空間分析。本文分析數(shù)據庫中求職用戶的各項信息，從多個維度獲取用戶特征來描述求職用戶的偏好，創(chuàng)建多維特征空

4、間，作為職位推薦系統(tǒng)的數(shù)據基礎。(3)職位推薦算法的設計與實現(xiàn)。在傳統(tǒng)的推薦算法的基礎上，本文針對網絡招聘領域的特點，依據求職用戶的多維特征空間，設計了與網絡招聘切合度較高的推薦算法，為求職用戶提供個性化的職位推薦。這些推薦算法還在實際的網絡招聘平臺上加以實現(xiàn)，并已上線投入使用。(4)職位推薦系統(tǒng)的評測與改進。在實現(xiàn)職位推薦系統(tǒng)后，本文采用線上評測和線下評測兩種方法對系統(tǒng)進行評測，從而了解用戶的使用情況及滿意程度，以此衡量系統(tǒng)的性能。通