基于软集理论的人才推荐系统研究与设计

• 作者: 洪智勇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 智能人才推荐 软集合 多属性决策
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.018

摘要

为消除就业难与企业单位招聘难之间的鸿沟，提高人才推荐系统的效能，真正实现人才推荐系统的智能化，基于软集最优决策方法，提出并实现了基于软集理论的智能人才推荐新方法。将人才与企业信息数字化为两个软集，通过对软集的最优计算得出最佳的人才与企业匹配结果，推荐系统允许用户自主关心的属性及属性的重要性排序，对推荐结果进行优劣排序，使得推荐结果更加客观全面，又能符合人才及企业的需求。最后实验表明该方法具有较高的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪智勇	五邑大学计算机学院	12	100	6.0	9.0