基于简历数据的职位推荐系统的设计与实现

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1、学校代码：10286分类号：TP311密级：公开UDC：004.4学号：163654基于简历数据的职位推荐系统的设计与实现(学位论文形式：应用研究)研究生姓名：郝凯导师姓名：吴含前副教授宛斌讲师彭艳兵高工申请学位类别工程硕士学位授予单位东南大学工程领域名称软件工程论文答辩日期2018年8月29日研究方向软件工程学位授予日期2018年月日答辩委员会主席徐立臻评阅人何洁月，陈万江2018年9月14日硕士毕业论文基于简历数据的职位推荐系统的设计与实现专业名称：软件工程研究生姓名：郝凯校内导师：吴含前副教授宛斌讲师校外导师：彭艳兵高

2、工DesignandImplementationofJobRecommendationSystemBasedonResumeDataAthesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheProfessionalDegreeofMasterofEngineeringBYHAOKaiSupervisedbyAssociateProfessor.WUHanQianLect.WANBinSNENGR.PengYanBingCollegeofSoftwareEngineeringSoutheastUni

3、versityAug2018摘要摘要简历是个人人生经历的简述，大多数用于求职筛选，除此之外简历中很多信息没有被充分利用，然而个人过往的求职经历往往能给予其他相似求职者以借鉴意义。因此，本文希望通过深入挖掘简历信息，包括简历的项目经历和个人信息，从而为求职者找到适合的工作职位推荐，也希望能通过其求职经历帮助其他求职者。鉴于当前求职市场存在的低效的处理方式，本文以挖掘简历的方式对职位进行推荐，提高效率与效果。存在的问题首先是很多公司简历筛选依靠人工或是简单的对学历，性别，专业，工作年限等关键词信息进行匹配后再次进行人工筛选，导致

4、招聘整体流程时间偏长，效率偏低；其次，对于求职者来讲，当前的求职网站推荐大多依靠求职者意向职位的关键词匹配，岗位推荐数量多，但不一定适合该求职者，需要花大量时间与精力去甄别，因此基于以上情况，本推荐系统会根据求职者上传的简历信息，推荐合适且更有把握的的职位列表给求职者，并根据其点击的职位偏好，对推荐结果进行调整更新职位列表并显示于求职网站的个人中心。论文的主要贡献如下：1)使用基于Hadoop的大数据平台对用户建立用户模型。将用户简历中的具体字段转化为数字字段，并将数据存入用户库。同时用fastText的深度学习方法，训练职

5、位分类模型，得到用户对应的行业标签，使得整个推荐系统的效率有了极大的提高。2)采用基于内容以及基于人口统计学的混合推荐模型，来为用户找出相似的其他用户，混合推荐的模型综合了这两种算法各自的优势，既包括对用户在个人属性上的判断也对项目与过往求职经历的考量。确定影响算法的影响因子，使用层次分析方法得到其对应比重后进行局部加权得到相似用户。3）使用flume日志收集系统将日志汇聚到kafaka集群，kafaka再将数据发送给Sparkstreaming实时处理同时也将数据存入HDFS中以便离线分析。Sparkstreaming根据

6、日志数据得到热门职位列表，用户可以点击职位列表更新或通过网页更新得到最新的职位推荐列表。同时，Flume也将数据存入离线数据磁盘，系统会定期处理磁盘上的离线数据，得到用户的浏览记录表，根据用户的点击浏览情况调整推荐列表，使其更符合用户需求。最后，对整个系统进行阶段性的系统功能测试以及性能测试。系统研发基本完成，还未上线，使用历史的点击投递的日志数据进行系统的离线推荐效果测试，实验结果证明系统基本可以满足用户的合适职位推荐的求职需求，可以作为一个工具提高企业与求职者的效率，也为职位推荐领域增加一种推荐探索。关键词：推荐系统；推

7、荐算法；文本分类；相似度计算IABSTRATABSTRACTAresumeisabriefdescriptionofanindividual'slifeexperience.Mostofitisusedforjobsearchscreening.Inaddition,manyoftheinformationintheresumeisnotfullyutilized.However,thepersonaljobsearchexperiencecanoftenbeusedtorefertoothersimilarjobseeke

8、rs.Therefore,thisarticlehopestofindsuitablejobrecommendationforjobseekersthroughin-depthexplorationofresumeinformation,includingresumeprojectexpe