目前,各高校的就业指导工作尚不完善,许多毕业生在求职初期缺乏目的性和针对性,在应聘并不适合自己的企业上耗费了大量的时间和精力,由此导致就业难度加大。在此情况下。我们设计开发了高校毕业生就业推荐系统。系统从大连理工大学就业实际工作出发,通过比较应届和往届毕业生基本特征,并结合基于随机游走模型的PageRank算法获得的各个企业的“求职指数”,将招聘企业排序后推荐给每一名毕业生。通过测试,本系统功能上符合设计初衷,能够向毕业生推荐适合的企业,可以提升毕业生求职的针对性和目的性,并大大减少其在获取招聘信息上的时 ### 基于随机游走的就业推荐系统研究与实现 #### 1. 研究背景及意义 近年来,随着高校毕业生数量逐年增加以及全球经济形势的影响,大学生就业问题日益严峻。当前,多数高校虽然设立了就业指导部门或平台,但往往仅限于发布企业招聘信息,缺乏个性化的就业推荐服务。这导致很多毕业生在求职过程中盲目投递简历,不仅效率低下,还可能错过真正适合自己的机会。为此,大连理工大学信息检索研究室设计并开发了一套高校毕业生就业推荐系统。 该系统的开发基于以下观察:大多数毕业生倾向于参考往届毕业生的就业情况来决定自己的求职方向;企业方面也更愿意招收与过去成功录用的员工背景相似的新员工。此外,学校就业网站是毕业生获取招聘信息的主要渠道之一。因此,建立一个能够智能匹配学生与企业的推荐系统显得尤为重要。 #### 2. 系统设计与实现 ##### 2.1 系统架构 该就业推荐系统主要包括以下几个模块: - **数据收集与处理**:通过爬虫技术或其他方式采集毕业生基本信息(如专业、学历、生源地等)及往届毕业生的就业数据;同时抓取企业招聘信息并进行特征抽取。 - **特征匹配**:采用一定算法计算应届毕业生与往届毕业生的相似度,从而推断出前者与某些企业的潜在关联。 - **随机游走模型**:借鉴PageRank算法的核心思想,通过模拟随机游走在不同企业之间跳转的过程,计算每个企业的“求职指数”。 - **推荐引擎**:根据学生的个人特征及其与企业的相似度,结合企业的“求职指数”,生成个性化推荐列表。 ##### 2.2 关键技术解析 - **基于随机游走的PageRank算法应用**:将企业视作网络中的节点,而企业间的相似性则构成节点之间的连接。通过模拟用户在这些节点间随机移动的过程,可以量化每个企业的重要性,即“求职指数”。这一指数越高,表示该企业在毕业生群体中更受欢迎,也更有可能成为优质推荐对象。 - **信息抽取技术**:为了提高推荐准确性,系统还需自动提取企业招聘信息中的关键信息,如行业类型、所需专业、学历要求等,并将其作为特征输入到推荐算法中。 #### 3. 实验结果与分析 经过一系列测试验证,该系统在功能上达到了预期效果。具体而言,它能够有效提升毕业生求职的针对性和目的性,帮助他们快速找到与自己匹配度高的企业,显著减少了在信息筛选上浪费的时间。此外,通过对比使用前后的就业成功率等指标,证明了该系统确实能够提高毕业生的就业率。 #### 4. 结论与展望 本研究针对当前高校就业指导中存在的问题,提出了基于随机游走模型的就业推荐系统。通过将PageRank算法应用于就业推荐场景中,系统能够根据毕业生个人特征和企业特点,智能化地推荐合适的就业机会。未来,随着大数据技术和人工智能的发展,该系统有望进一步优化升级,更好地服务于广大毕业生和社会各界。
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