基于深度学习的电力企业智能招聘系统的设计与实现

• 作者: 张晶 郑鹏 张春艳 刘俊宇 陈辉
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 关键词: 深度学习 智能招聘系统 卷积神经网络 K均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 仪器研制与开发
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: D035.3
• 语种: 中文

摘要

电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用.本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现.将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统的安全性、智能性得到了很大程度的提升,对智能招聘系统的设计具有一定的实用价值.