基于知识图谱和pythonDjango深度学习的简历推荐系统

# Resume_Recommender 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统 简历相关的资料很多小伙伴发邮件跟我要，这里统一回复： 由于是真实数据集，涉及数据隐私，所以无法提供，非常抱歉。 技术栈前端使用echarts.js（之后有时间会考虑用vue改写一下）, 后端基于Python Django; 特征处理阶段，技能相关特征基于知识图谱处理，图谱构建使用neo4j; 系统的流程是先做二分类筛选，再给分类为正的样本进行排序； 二分类模型基于DNN，基于Keras训练, 线上分类时直接调用已经训练好保存为h5格式的model文件; 排序函数将随机森林的特征重要性作为基础排序指标; 系统演示如下： <h1>首页</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/1.png"/> </div> --- <h1>原始简历查看页面</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/2.png"/> </div> --- <h1>原始简历统计分析图表展示页面</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/3.png"/> </div> --- <h1>项目简介</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/4.png"/> </div> --- <h1>招聘信息分析页面</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/5.png"/> </div> --- <h1>简历推荐结果页面</h1> <div align="center"> <img src="./data/pic/6.png"/> </div>