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1、中圖分類號:TP391UDC:620訝4£解■q4二I辟密級:學(xué)校代碼:碩士學(xué)位論文(學(xué)歷碩士)基于行為分析的個(gè)性化職位推薦PersonalizedJobRecommenderSystemBasedontheBehaviorAnalysis研究生姓名:指導(dǎo)教師:學(xué)科專業(yè):研究方向:論文開題日期:侯麗娟董東副教授計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)智能信息系統(tǒng)2013年3月27日公開10094h拿尤泣已‘摘要隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用,網(wǎng)上求職和招聘逐漸
2、成為主流的求職招聘途徑。然而,求職者面對海量的職場信息,他們可能花大量的時(shí)間也難以找到合適的職位信息。個(gè)性化推薦技術(shù)的發(fā)展為解決信息過載問題,提高求職招聘網(wǎng)站的可用性和用戶體驗(yàn)提供了一種途徑。本文在課題組已有的研究基礎(chǔ)上,利用某省人才求職招聘數(shù)據(jù)和Web日志,從“具有相似行為的求職者具有相同的工作”相似出發(fā),提出推薦的行為影響因素,制定行為分析策略,研究了面向大學(xué)生的個(gè)性化求職推薦方法。實(shí)例測試表明了本方法的有效性。本文主要研究內(nèi)容和工
3、作如下:1、把行為分析思想揉入基于CBR的個(gè)性化推薦,根據(jù)求職者網(wǎng)上求職流程分析,將求職者的網(wǎng)絡(luò)求職行為分為注冊行為、歷史申請行為和職位瀏覽行為?;凇熬哂邢嗨菩袨榈那舐氄邞?yīng)有相似工作”的案例推理思想,在CBR推薦中增加興趣相似。對人才網(wǎng)數(shù)據(jù)和Web日志數(shù)據(jù)預(yù)處理并進(jìn)行分析,提出了求職者行為興趣模型,克服了以往求職者模型中僅考慮人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會(huì)競爭力特征的局限性。2、基于CBR的個(gè)性化職位推薦使用了全局相似和局部相似對求職者進(jìn)行相似計(jì)算
4、。但是,尚未解決權(quán)重問題。引入結(jié)構(gòu)方程模型,建立求職者各種因素與求職成功間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程模型,通過驗(yàn)證性因素分析得出各求職因素與求職成功之間存在的隱變量及其潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系。從結(jié)構(gòu)方程模型中得出局部相似度權(quán)重,運(yùn)用在CBR相似度計(jì)算中,提高了推薦精度和質(zhì)量,為進(jìn)一步從潛變量研究其它行為進(jìn)行了理論探索。3、從統(tǒng)計(jì)角度和數(shù)據(jù)挖掘角度綜述了因素分析的常用方法,并對求職屬性的數(shù)據(jù)類型分類,為不同數(shù)據(jù)類型的求職屬性提出了可選的局部相似算法。4、
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