【摘 要】
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分析了当前国内就业形势,针对当前"招工难"与"就业难"问题并存的现状,提出了一个基于向量相似度的招聘就业双向推荐模型。模型首先按条件对候选推荐信息进行筛选;然后将招聘
【基金项目】
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国家自然科学基金(11271040);广东省自然科学基金(S2011010003681,S2012010010610);中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放课题基金(No.LIP2010-5);广东省科技计划项目(2010B010600039);江门市科技计划项目(20120030096094,20120030093981,20130100230255);五邑大学博士起动基金资助
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分析了当前国内就业形势,针对当前"招工难"与"就业难"问题并存的现状,提出了一个基于向量相似度的招聘就业双向推荐模型。模型首先按条件对候选推荐信息进行筛选;然后将招聘和求职信息转化为向量,为不同分量建立相应的量化规则并进行量化,使之可计算;最后采用夹角余弦公式计算向量间的相似度,并以此作为双向推荐的标准。模型在测试数据集和实际数据集上均取得了较好的运行效率,准确率高,达到了最优化推荐,一定程度上缓解了江门市目前招聘就业困难的压力,取得了良好的社会效益。
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