基于行为特征及关系网的大学生就业推荐算法研究

摘要：

大学生行为特征和企业特征为就业推荐算法提供了建模依据,其实现方式为采集数据、提取特征、训练算法模型.数据采集阶段需进行分类和预处理,确保数据格式、数值等符合要求.文章依托深度神经网络,提取了大学生行为序列特征,建立了 PRHN推荐算法的理论模型.关系网可充分发掘学生数据和企业数据的图谱结构,有助于提升PRHN就业推荐算法的命中率,改善推荐集内的企业排序.因而可将关系网融入推荐算法,辅助完成推荐任务,提升算法性能和效果.

关键词：行为特征、关系网、大学生就业、推荐算法

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：128-131