基于案例推理的職位推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的逐漸普及，越來(lái)越多的招聘信息在網(wǎng)上公布，海量的招聘信息需要求職者花費(fèi)大量的時(shí)間和精力挑選既符合職位要求又使自己滿意的職位，這就導(dǎo)致了“一職難求”狀況的出現(xiàn)。為了解決這一問(wèn)題，眾多的招聘網(wǎng)站進(jìn)行了不同程度的改革，為求職者進(jìn)行職位推薦，試圖讓求職者只專注于自己的招聘網(wǎng)站，但求職者卻對(duì)這些沒(méi)有針對(duì)性的職位推薦不滿意。
　　 傳統(tǒng)的基于瀏覽和查詢的推薦方式不能夠滿足求職者的需求，無(wú)法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。眾多求職者也存在著一個(gè)普遍的問(wèn)

2、題，就是不能正確的評(píng)估自己，求職者不能真正的了解自己、了解企業(yè)、了解職位，故在求職的過(guò)程中非常的盲目。
　　 針對(duì)上述問(wèn)題，本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:
　　 1.將案例推理方法引入到推薦系統(tǒng)中，可以幫助求職者借助成功求職者的求職經(jīng)驗(yàn)，提高求職的成功率。研究了案例的表示方法，可以完整有效地表示求職者的用戶概要和求職意向等信息。
　　 2.在案例分類過(guò)程中應(yīng)用樸素貝葉斯分類技術(shù)，將求職者按照所學(xué)專業(yè)對(duì)應(yīng)到行業(yè)

3、類別中，在進(jìn)行案例檢索時(shí)，只需在同一類別中進(jìn)行，縮短了檢索的時(shí)間，提高了檢索效率。
　　 3.使用層次分析法確定了案例屬性權(quán)重，引入了區(qū)間型和層次型屬性的相似度計(jì)算方法，使得到的結(jié)果更加精確。
　　 4.將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的信任添加到推薦系統(tǒng)中，在對(duì)用戶概要和求職意向進(jìn)行相似推理的基礎(chǔ)上，增加對(duì)相似案例的信任程度度量，提高推薦的滿意度。
　　 5.應(yīng)用求職意向上下文，及時(shí)發(fā)現(xiàn)求職者求職意向及偏好的改變，對(duì)推薦結(jié)果做出調(diào)

4、整，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。
　　 6.基于算法，本文使用Microsoft SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)存儲(chǔ)某人才招聘求職網(wǎng)站2005-2010年的工作職位和求職者數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計(jì)分析軟件R實(shí)現(xiàn)了算法，初步能夠完成職位推薦。
　　 總之，本文將案例推理方法、貝葉斯分類方法、上下文信息檢索技術(shù)、基于信任的推薦算法整合應(yīng)用于職位推薦系統(tǒng)，初步得到令求職者滿意的推薦結(jié)果，本文的研究結(jié)果對(duì)電子商務(wù)系統(tǒng)、職位推薦系統(tǒng)有一定