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协同过滤算法在个性化就业推荐系统中研究

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传统的就业网站主要是为就业用户提供就业信息的一个空间而已,形式单一、查询功能很简单,对于就业用户群体没有作相应的区分,针对不同的就业用户没有提供相异的服务,因此无法因人而异地满足各类就业用户的个性化需求。由此,很有必要通过数据挖掘等相关技术提出个性化就业推荐系统,如协同过滤推荐算法是目前运用最广泛也是最成功的一种,主要包括User-based和Item-based推荐算法。然而传统的协同过滤推荐算法存在稀疏性等显著问题,必须通过算法改进从而提高推荐质量。

就业网站、个性化就业推荐系统、协同过滤推荐算法、算法改进

TP311(计算技术、计算机技术)

2015-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

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