25、招聘与个性化推荐算法研究与应用

招聘与个性化推荐算法研究与应用

1. 基于内容的双向推荐算法

1.1 算法基础与计算

在招聘场景中，对于学生简历和企业职位的匹配，有一些关键的计算方法。如果想将某些信息计入总数，可以使用余弦相似度来实现，其详细计算公式如下：
[
\frac{\text{Sturesume} \cdot \text{Companyjob}}{\vert \text{Sturesume} \vert \times \vert \text{Companyjob} \vert}
]
当企业和学生的偏好程度达到最大时，使用调和平均来表示它们之间的关系，公式如下：
[
r(\text{Stu}, \text{Job}) = \frac{3}{c(Q_{\text{stu}}, \text{preferjob})^{-1} + c(Q_{\text{stu}}, \text{preferjob})^{-1} + c(\text{Sturesume}, \text{Companyjob})^{-1}}
]
将上一步得到的倒数分数进行排序，根据顺序选择前 5 或前 10 名，然后推送给企业。

1.2 模拟实验设计

为了确保基于内容推荐和信息提取的推荐方法的有效性，进行模拟实验。具体步骤如下：
1. 设计模拟测试数据集 ：从网络中选取计算机招聘行业的真实招聘信息作为数据集。例如，选择计算机行业的 80 个职位，包括前端 UI 设计师、高级软件工程师和软件程序员等，这些职位收到的简历数量为 2700 份。从过去的信息分析可知，共投放了 14000 份简历，1280