典型文献
基于大数据分析的高校云招聘信息个性化推送研究
文献摘要：
以向高校待就业学生推送企业招聘信息为目的,研究基于大数据分析的高校云招聘信息个性化推送方法.使用文本语义分块算法将高校云平台内的学生简历信息分块后,使用词频-逆文档算法获取学生简历信息的词法与语法特征向量.依据词法与语法特征向量建立学生信息抽取规则,并依据该规则依次抽取学生简历分块信息后,使用大数据分析算法的相似度计算方法获取企业招聘偏好相关性、待就业学生偏好相关性以及二者之间互惠相关性,以此构建全局偏好互惠推送模型,利用该模型生成高校云招聘信息个性化推送列表,实现高校云招聘信息个性化推送.实验表明,该方法提取到学生简历信息的F1数值始终高于0.83,且推送的招聘信息有效性好,应用后可有效提升高校应届毕业生就业率.
文献关键词：
大数据分析;高校云;招聘信息;语义块;信息抽取
中图分类号：
作者姓名：
王金威
作者机构：
闽南理工学院招生就业处,福建 泉州 362700
文献出处：
引用格式：
[1]王金威-.基于大数据分析的高校云招聘信息个性化推送研究)[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2022(04):25-31
A类：
B类：
高校云,云招聘,招聘信息,信息个性化,推送,待就业,企业招聘,文本语义,分块算法,简历信息,用词,词频,文档,词法,语法特征,特征向量,立学,学生信息,信息抽取,抽取规则,相似度计算,互惠,模型生成,列表,取到,信息有效,高校应届毕业生,毕业生就业,就业率,语义块
AB值：
0.294598
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