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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,点击这进入下载页面
 
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