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高校毕业生就业推荐系统的设计与开发

作　者: 吴迪
导　师: 林鸿飞
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 推荐系统 SimRank PageRank 聚类分析 K-Means
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

近年,随着高校毕业生数量持续增长和全球金融海啸给我国经济带来的不利影响,高校毕业生的就业形势日趋严峻。而当前我国各所高校的毕业生就业工作尚不足以为每一名毕业生提供准确有效的就业指导和就业推荐,各高校的就业网更多是仅提供招聘信息发布功能,并不具备信息推荐功能。“高校毕业生就业推荐系统”的设计开发则刚好填补了这份空白。通过“高校毕业生就业推荐系统”,毕业生可以根据自己的个体情况,得到一份科学、可靠的就业推荐,并以此作为择业依据。针对现有网络求职平台在就业推荐过程中存在的缺陷,同时结合高校毕业生求职和企业校园招聘的特点,我们设计了“高校毕业生就业推荐系统”。在系统的设计过程中,我们通过比较应届和往届毕业生基本特征,分别采用基于经验公式和基于SimRank算法两种办法来获得两名学生之间的相似度。随后,根据学生之间的相似度,通过K-Means算法对学生进行聚类分析,并通过进一步分析得到应届毕业生与企业间的相似度。最后,本文将学生与企业的相似度同基于PageRank算法获得的各个企业的“求职指数”结合,从而获得企业的推荐排序权值,并根据这个权值将排序靠前的企业推荐给对应的应届毕业生。尽管本文采用了两种不同的学生相似度计算方法,但通过本文第五章的测试对比实验,在最终系统中,我们选择基于经验公式计算学生间相似度的方法来完成学生间相似度计算。根据测试实验的结果,我们认为：本系统不仅功能上符合设计初衷,能够有效的为毕业生提供就业推荐服务,推荐结果科学合理；同时还能够帮助缺乏求职目标的学生制定求职目标,提升学生的求职成功率,在一定程度上降低学生求职成本。对比之前就业网单纯的信息发布功能,本系统提供的就业推荐功能具有较高的实际应用价值。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-12
  1.1 大学生职业推荐系统的开发背景及意义  9-10
  1.2 目前国内相关职业推荐平台的调研分析  10-11
  1.3 本文主要工作  11
  1.4 本文的篇章结构  11-12
2 相关技术背景  12-24
  2.1 几种推荐方法的介绍  12-13
  2.2 SimRank算法介绍  13-15
  2.3 聚类分析介绍  15-17
  2.4 K-Means算法描述  17-18
  2.5 PageRank算法概述  18-24
    2.5.1 PageRank算法简介  18-19
    2.5.2 PageRank算法思想  19
    2.5.3 PageRank算法公式  19-21
    2.5.4 PageRank算法计算过程  21-24
3 系统概述  24-29
  3.1 系统整体设计思路  24-25
  3.2 系统模块介绍  25-27
    3.2.1 数据预处理模块  25
    3.2.2 企业信息抽取模块  25-26
    3.2.3 学生间相似度计算模块  26
    3.2.4 往届学生聚类分析模块  26
    3.2.5 学生与企业间相似度计算模块  26-27
    3.2.6 企业"求职指数"计算模块  27
    3.2.7 最终权值计算模块  27
  3.3 系统环境  27-29
    3.3.1 系统硬件环境要求  27-28
    3.3.2 系统的软件环境  28-29
4 关键模块技术  29-42
  4.1 基于经验公式的学生相似度计算  29-30
  4.2 基于SimRank算法的学生相似度计算  30-35
  4.3 基于K-Means的学生聚类分析  35-36
    4.3.1 对往届毕业生进行聚类分析的目的  35
    4.3.2 本文对往届学生进行K-Means聚类分析的具体方法  35-36
    4.3.3 本文对往届学生进行K-Means聚类分析的结果分析  36
  4.4 应届学生与企业之间的相似度计算  36-37
  4.5 基于PageRank算法的企业求职指数计算  37-41
    4.5.1 企业"求职指数"的相关描述  37-38
    4.5.2 基于PageRank算法的企业"求职指数"(PR)计算  38-41
  4.6 最终排序权值W计算  41-42
5 测试及运行分析  42-49
  5.1 系统测试数据的选取  42
  5.2 测试衡量标准  42-43
  5.3 系统测试环节的设计  43
  5.4 系统测试结果分析  43-47
    5.4.1 基于经验公式计算学生间相似度方法的系统测试结果分析  43-45
    5.4.2 基于SimRank算法计算学生间相似度方法的系统测试结果分析  45-46
    5.4.3 对比实验结论  46-47
  5.5 系统运行实例及评价  47-49
结论  49-50
参考文献  50-52
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  52-53
致谢  53-55

高校毕业生就业推荐系统的设计与开发

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