求职招聘双向推荐系统的设计及实现

摘要

随着信息技术的飞速发展，越来越多的人喜欢在网上搜索和发布信息，网络求职招聘也得到了迅速的发展。一方面，招聘信息的种类繁多、数据海量，求职者很难在海量招聘信息中找到适合自己的就业单位，而且它不会根据每个人的兴趣特长进行相关推荐，降低就业的成功率。另一方面，随着求职者数量的逐年增加，企业又急需招聘适合自身企业文化的人才进行培养，提高企业的工作效率和竞争力。因此，求职者与招聘公司之间需要一个能针对每个求职者和招聘公司需求特点进行推荐的求职招聘服务平台。
　　现有的单纯通过协同过滤推荐算法得到的推荐结果，已经越来越难以满足大家的需求。针对求职招聘网站现存的问题，结合求职招聘网站存在职位-人才双向选择的特点，将推荐算法引入到求职招聘网站中，开发双向推荐的求职招聘系统。本文的主要工作包括:
　　(1)以招聘公司为视角，研究了公司招聘的人才推荐方法。以招聘公司的客观属性和招聘需求为依据，对招聘公司进行聚类分析，构建求职者对公司簇的评价矩阵。在此基础上，提出了一种综合考虑招聘公司客观属性及招聘需求的相似度计算方法，最终实现对招聘公司的推荐。并通过实验验证的该种推荐方法的可行性。
　　(2)以求职者为视角，研究了基于求职者的职位推荐方法。提取求职者的基本信息和求职意向等特征属性，提出了一种基于k-means的协同过滤推荐算法，降低了用户-项目矩阵的计算维度。根据改进的相似度计算方法，综合考虑用户的客观特征和主观兴趣，并通过实验验证了算法的可行性与有效性。该算法既考虑到求职者的兴趣偏好，有考虑到求职者与招聘公司之间的匹配程度，提高了推荐的准确率。
　　(3)通过Java Web技术设计和实现了求职招聘双向推荐系统软件，将推荐算法和招聘系统相结合。对系统进行需求分析、系统设计和数据库设计，本系统主要包括用户信息管理模块、招聘管理模块、评分管理模块和推荐模块，并对每个模块进行了详细设计。采用eclipse软件对以上算法进行编程，并实现进行窗体界面的设计。本系统主要功能包括推荐功能的实现和求职招聘系统两大部分。

目录

声明

摘要

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究现状

1．2．1 人才推荐国内外研究现状

1．2．2 职位推荐国内外研究现状

1．3 研究内容与技术路线

1．3．1 研究内容

1．3．2 技术路线

1．4 本文的组织结构

2 人才推荐算法

2．1 招聘需求特征

2．2 招聘公司聚类分析

2．3 用户偏好及相似度计算

2．4 人才推荐算法

2．4．1 算法思想

2．4．2 算法描述

2．5 实验结果分析

2．6 本章小结

3 职位推荐算法

3．1 求职者特征向量及量化

3．2 评分预测

3．3 相似度计算

3．4 职位推荐算法

3．4．1 算法思想

3．4．2 算法描述

3．5 实验结果分析

3．6 本章小结

4 系统分析与设计

4．1 开发环境与工具

4．2 需求分析

4．3 数据来源

4．4 系统设计

4．5 数据库设计

4．5．1 数据库概要设计

4．5．2 数据库逻辑设计

4．6 系统功能实现

4．6．1 用户管理模块

4．6．2 简历管理模块

4．6．3 评分预测模块

4．6．4 职位推荐模块

4．6．5 招聘管理模块

4．6．6 公司聚类模块

4．5．7 人才推荐模块

4．7 本章小结

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

作者简介

致谢