【摘 要】
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高校就业信息系统中存在大量的企业招聘信息,这些信息为毕业生提供了大量的就业机会。但是对于没有工作经历的学生来说,面对纷杂的信息,常常在选择上出现迷茫,因此需要在系统中添加个性化的信息推荐服务,向学生推送符合其自身特点的就业信息,以此来提高学生的就业率和就业匹配度。针对面向学生的就业信息推荐问题,提出一种基于学生行为分析的就业信息推荐方法。首先,给出个性化就业信息推荐服务模型;然后,分别从行为信息统计方法、学生兴趣模型建立、稀疏评分矩阵填充和就业信息预测推荐4个方面说明基于学生行为分析的就业信息推荐具体算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1811261)。
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高校就业信息系统中存在大量的企业招聘信息,这些信息为毕业生提供了大量的就业机会。但是对于没有工作经历的学生来说,面对纷杂的信息,常常在选择上出现迷茫,因此需要在系统中添加个性化的信息推荐服务,向学生推送符合其自身特点的就业信息,以此来提高学生的就业率和就业匹配度。针对面向学生的就业信息推荐问题,提出一种基于学生行为分析的就业信息推荐方法。首先,给出个性化就业信息推荐服务模型;然后,分别从行为信息统计方法、学生兴趣模型建立、稀疏评分矩阵填充和就业信息预测推荐4个方面说明基于学生行为分析的就业信息推荐具体算法
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