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题名基于卷积神经网络的大学生就业推荐算法研究与设计
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作者
江鹏
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机构
国家知识产权局专利局专利审查协作河南中心
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出处
《数码设计》
2019年第14期23-24,共2页
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文摘
数据挖掘可以从海量的数据信息中挖掘潜在的、有价值的数据知识,为人们提供决策辅助支撑,比如可以为大学生推荐合适的职位。本文在大学生就业推荐中引入先进的卷积神经网络,其作为一种先进的数据挖掘算法,可以利用多层次、深度学习模式,准确的提取大学生招聘岗位信息,匹配大学生的个人专业或能力,该算法具有参数少、层数多等特点,分类速度比较快,实时性非常强。实验结果表明,该算法推荐准确度达到了98%,在大学生就业推荐应用上具有较强的优势。
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关键词
数据挖掘
大学生就业推荐
分类
卷积核尺度
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Keywords
data mining
college student employment recommendation
Classification
Convolution kernel scale
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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