典型文献
基于互信息最大化的多视图协作学习算法在智能岗位推荐上的应用
文献摘要：
为了解决在线求职平台中大量求职数据和企业招聘数据之间的精准匹配问题,文章设计了一种基于互信息最大化的多视角协作学习算法,以特定的预测分析和分值计算模型为基础,提前对人岗的基础信息做基础训练,对冷信息做预测模型,对热数据做取向加权计算,以解决就业信息中人岗匹配精准度和速度性能的相悖性问题,并将算法成果应用到公共服务云平台的智能岗位推荐工作场景中.
文献关键词：
互信息最大化;人岗匹配
中图分类号：
作者姓名：
戈弋;张磊
作者机构：
合肥市教育局职业与成人教育处,安徽合肥230071;安徽工商职业学院信息化建设与发展处,安徽合肥231131
文献出处：
引用格式：
[1]戈弋;张磊-.基于互信息最大化的多视图协作学习算法在智能岗位推荐上的应用)[J].电脑知识与技术,2022(16):74-76,80
A类：
B类：
互信息最大化,多视图,协作学习,求职,职数,企业招聘,招聘数据,精准匹配,匹配问题,多视角,预测分析,基础信息,基础训练,就业信息,人岗匹配,相悖,成果应用,服务云平台,工作场景
AB值：
0.430275
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