【摘 要】
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复杂多样的岗位信息使得很多求职人员很难查找到适合自己的岗位信息,为了提高人力资源的推荐质量,本文基于梯度提升树和混合卷积神经网络设计一种有针对性的人才市场推荐模型。利用流式分布式方法收集求职人员信息并将其转换为可用于算法分析的独热编码,使用梯度提升树提取求职人员特征。混合卷积神经网络在经过训练之后可实现有针对性的人才推荐。本文模型与不结合梯度提升树的混合卷积神经网络、结合梯度提升树的卷积神经网络相比,在召回率和F1-Score上分别提高了9.78%和10.1%。这说明,结合梯度提升树的混合卷积神经网络算法
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复杂多样的岗位信息使得很多求职人员很难查找到适合自己的岗位信息,为了提高人力资源的推荐质量,本文基于梯度提升树和混合卷积神经网络设计一种有针对性的人才市场推荐模型。利用流式分布式方法收集求职人员信息并将其转换为可用于算法分析的独热编码,使用梯度提升树提取求职人员特征。混合卷积神经网络在经过训练之后可实现有针对性的人才推荐。本文模型与不结合梯度提升树的混合卷积神经网络、结合梯度提升树的卷积神经网络相比,在召回率和F1-Score上分别提高了9.78%和10.1%。这说明,结合梯度提升树的混合卷积神经网络算法
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