用户兴趣模型和Apriori算法在大学生就业推荐中的应用研究

摘要：

为了实现大学生就业的智能推荐和兴趣匹配,提出基于用户兴趣模型和Apriori算法的大学生就业推荐模型.构建大学生就业的用户兴趣信息采集与大数据分布模型,采用大数据关联信息挖掘方法进行大学生就业的兴趣特征匹配,在关联规则约束控制下,构建大学生就业的兴趣相关性特征量,对大学生就业推荐的兴趣特征大数据进行优化融合处理.采用Apriori算法进行大学生就业推荐的兴趣特征点自适应匹配,通过模糊自适应寻优方法实现对大学生就业行为的优化推荐.仿真结果表明,采用该方法进行大学生就业推荐的可靠性较好,提高了大学生就业的满意度水平.

关键词：用户兴趣模型、Apriori算法、大学生就业推荐、大数据优化融合处理、特征点匹配、自适应匹配

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP391

资助基金：2018年度河北省社会科学发展研究课题2018030401120

在线出版日期：2020-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：119-122