文档名：协同过滤算法在大学生就业中的应用与研究
协同过滤推荐算法虽然被大量应用于电子商务领域,但算法本身却存在冷启动和数据稀疏等缺陷.本文在经典协同过滤推荐算法的基础上,提出一种改进的协同过滤算法,并将其应用在大学生就业推荐中.该算法利用职业性格匹配和大学生相似度的混合推荐解决协同过滤算法的冷启动问题,同时使用内容向量模型补充的协同过滤算法弥补其存在的稀疏性问题.实验结果表明,本文提出的推荐算法在一定程度上提高了就业信息推荐的准确性,满足了大学生求职的个性化需求.
作者：许贝贝姜同强王一帆文美
作者单位：北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048
母体文献：信息系统协会中国分会第六届学术年会论文集
会议名称：信息系统协会中国分会第六届学术年会
会议时间：2015年10月24日
会议地点：济南
主办单位：国际信息系统协会中国分会
语种：chi
分类号：TP3G40
关键词：就业推荐系统 协同过滤算法 相似度 稀疏性
在线出版日期：2018年8月28日
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