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摘要:
从QQ,人人到微博,我们中很多人已经可以在线上找到自己的真实社交网络,这些社交网络上的应用也渗透到了各个领域,好友买卖,偷菜等带来的社交游戏,蘑菇街,美丽说为首的社交购物,都真的给我们带来了不一样的体验,本文的目的是希望在求职招聘领域,利用用户的社交关系向推荐个性化的职位信息。据调查,社交圈内好友的就业倾向往往趋于一致。当人们寻找工作时,圈内好友所在的公司往往也更受青睐,因为相较于陌生公司,好友所在公司的运营状况,薪酬待遇更加透明,公司也乐于采用内部推荐这种成本低廉的招聘方案,而构建基于社交关系的职位推荐系统的目的就是给用户推荐自己圈子里的好友工作过的公司正在招聘的职位,而非完全没有个性化的职位告示板。
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基于社交关系与无监督学习的大数据推荐算法
社交网络
大数据
推荐系统
稀疏性问题
冷启动问题
灰羊问题
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于社交关系的职位推荐系统的架构与实现
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 职位 找工作 推荐系统 微博 好友的公司
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 设计开发
研究方向 页码范围 123-125,127
页数 4页 分类号 TP391.3
字数 3952字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王超 华中科技大学控制科学与工程系 114 651 12.0 18.0
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数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
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