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基于标签化的人才搜索算法研究
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基于标签化的人才搜索算法研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 研究工作的背景与意义
第11-14页
1.2 国内外研究历史与现状
第14-15页
1.3 本文的主要贡献与创新
第15页
1.4 本论文的结构安排
第15-17页
第二章 相关技术概述
第17-30页
2.1 常用的推荐系统分类
第17-21页
2.1.1 基于协同过滤的推荐系统
第17-18页
2.1.2 基于内容的推荐系统
第18页
2.1.3 基于网络结构的推荐系统
第18-20页
2.1.4 混合的推荐系统
第20-21页
2.2 常用的排序算法
第21-25页
2.2.1 基于TF-IDF的排序算法
第21-23页
2.2.2 基于PageRank的排序算法
第23-24页
2.2.3 基于HITS的排序算法
第24-25页
2.3 常用搜索引擎的架构组成
第25-29页
2.4 本章小结
第29-30页
第三章 基于标签的人才搜索算法
第30-61页
3.1 标签化网络
第31-36页
3.1.1 标签的产生
第31-32页
3.1.2 标签的作用和意义
第32-33页
3.1.3 基于标签的用户查询扩展
第33-36页
3.2 数据获取
第36-42页
3.2.1 公司信息
第36-39页
3.2.2 简历信息
第39-41页
3.2.3 职位信息
第41-42页
3.3 数据清洗
第42-44页
3.4 算法设计
第44-56页
3.4.1 基于二部分图的人才推荐算法
第44-46页
3.4.2 对职位信息进行聚类
第46-49页
3.4.3 标签的获取
第49-53页
3.4.4 标签化的人才搜索算法
第53-56页
3.5 实验验证
第56-59页
3.5.1 实验设计
第56-57页
3.5.2 评价指标
第57-58页
3.5.3 实验结果及分析
第58-59页
3.6 本章小结
第59-61页
第四章 基于标签的人才搜索算法的应用
第61-70页
4.1 系统应用背景
第61页
4.2 系统架构
第61-66页
4.2.1 数据存储平台
第63页
4.2.2 Hadoop集群平台
第63页
4.2.3 数据获取平台
第63-66页
4.2.4 其他平台
第66页
4.3 系统测试
第66-69页
4.3.1 测试环境
第66-67页
4.3.2 功能测试
第67页
4.3.3 性能测试
第67-69页
4.4 本章小结
第69-70页
第五章 全文总结与展望
第70-72页
5.1 全文总结
第70-71页
5.2 后续工作展望
第71-72页
致谢
第72-73页
参考文献
第73-78页
攻读硕士学位期间取得的成果
第78-79页
本篇论文共
79
页,
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。
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