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摘要:
针对当前热门的网络招聘模式中简历与职位的匹配推荐算法的参考信息属性较少,难以为求职者提供真正准确度高、行之有效的职位信息推荐的现实,进行招聘网站中的企业和个人用户属性信息数据、简历和职位的属性信息匹配度的研究,借助于贝叶斯公式对于简历中的专业信息进行行业分类,在此基础上提出改进的相似度算法,对职位和简历的属性进行相似度算法计算,得到职位与简历之间的匹配度信息,从而做到更为精准有效的职位推荐,最后采用真实网站数据完成了算法检验,效果较好.
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文献信息
篇名 招聘网站职位与简历的双向匹配相似度算法
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 招聘网站 职位与简历 相似度算法 职位推荐
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 43-46,51
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 4048字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.08.012
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 张高煜 17 52 5.0 6.0
2 徐锦阳 2 6 1.0 2.0
3 王曼曦 1 6 1.0 1.0
4 楼焕钰 1 6 1.0 1.0
5 薛伟程 1 6 1.0 1.0
6 毛髌裕 1 6 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (22)
参考文献  (4)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
招聘网站
职位与简历
相似度算法
职位推荐
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研究来源
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引文网络交叉学科
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