高职院校就业推荐系统的算法

• 作者: 刘西祥
• 来源期刊: 计算机与网络
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤推荐算法 就业推荐系统 聚类分析
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

分析了传统的基于用户的协同过滤推荐算法和改进的基于用户的协同过滤推荐算法的算法思想和算法步骤,并对2种推荐算法在高职院校就业推荐系统中的应用结果进行了对比,证实了改进的基于用户的协同过滤推荐算法更适用于高职院校就业推荐系统,提高了相似学生推荐的准确性,推荐的结果也更加符合实际.