基于广义Choquet积分的职位推荐算法

摘要：

为解决传统职位推荐算法推荐结果范围小,无法对跨行就业率高的人群进行有效推荐的问题,提出基于人口统计学数据及广义Choquet积分的职位推荐算法.利用层次分析法构建用户信息层次结构模型,结合广义Shapley函数与离散Choquet积分,通过计算最优相似人群进行职位推荐.与传统模型实验对比,推荐模型在雷达招聘网站提供的数据集上准确率提高了8.35％,有效验证了其可行性和有效性.

关键词：推荐算法、人口统计学、广义Shapley函数、离散Choquet积分、层次分析法

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：206-211