【摘 要】
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本文介绍了一个基于文本分类的人才自动推荐系统。系统采用了向量空间模型,通过构造文本分类器,对求职文本信息进行自动分类,并与单位招聘的岗位类别自动匹配,从而实现自动推
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本文介绍了一个基于文本分类的人才自动推荐系统。系统采用了向量空间模型,通过构造文本分类器,对求职文本信息进行自动分类,并与单位招聘的岗位类别自动匹配,从而实现自动推荐人才的系统。本文首先介绍了课题背景、课题内容和意义;然后,介绍对人才求职的文本信息的预处理方法,包括汉语分词、文本特征项抽取,如何建立向量空间模型,及对向量空间模型进行降维处理等技术;接着介绍了分类器模式和常用的分类方法,并通过对KNN分类器的研究,提出了改进的KNN分类方法,分析了影响分类结果相关因素,提出了具体的评估方法。本文介绍的基于文本分类的人才自动推荐系统,是基于B/S模式的,其中分类器采用的是多分类器模式。为了能更好提高分类的准确率,本文提出了应用特征聚合的改进KNN分类算法,并对分类子系统进行测试,改进的KNN算法大大提高了分类的准确率和召回率,自然也提高了人才推荐的准确性。
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