基于融合结构的跨境电商人力资源推荐模型研究

发布时间：2025-05-20 01:29

　　近年来我国跨境电商行业迅速发展,专业人才匮乏的问题在跨境电商行业也愈发明显。随着网络信息技术的发展以及网络终端设备的普及,在人力资源领域,求职与招聘等行为也越来越倾向于在网络上完成。同时海量的就业以及招聘信息,使得信息过载问题在人力资源信息管理领域愈发严峻。推荐系统可以从海量的信息中自动筛选出目标用户感兴趣的内容并根据偏好程度完成信息精准推荐,被视作是解决现如今互联网信息过载的利器。本文主要是利用深度学习、机器学习以及文本关键字提取技术,进行跨境电商人力资源的推荐工作,为求职者推荐合适的岗位,提高电商人才向跨境行业输送的效率,促进跨境电商行业有序发展。通过数据预处理以及关键字提取技术,构建起凸显跨境电商人力资源数据特征的数据集,采用“深度模型+浅层模型”的并行网络融合结构,将因子分解机与深度残差神经网络集成为FM&Res Net模型,对预处理后的数据进行训练学习,最终输出预测结果,达到向求职者推荐合适岗位的目的。并利用一定的模型评价指标进行结果分析,实验结果证明优化后的模型预测性能与效果要优于原模型以及传统的推荐模型。本文中的研究工作主要包括以下两点:(1)数据采集与预处理:本文...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 选题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文的组织结构
2 相关理论与技术
    2.1 机器学习相关理论
    2.2 深度学习相关理论
    2.3 常用的推荐方法
    2.4 推荐系统的性能度量指标
    2.5 文本处理技术
    2.6 本章小结
3 基于融合结构的人力资源推荐模型设计
    3.1 背景与目的
    3.2 模型总体设计
    3.3 模型描述
    3.4 本章小结
4 基于融合结构的跨境电商人力资源推荐模型设计
    4.1 构建项目融合特征
    4.2 FM&ResNet跨境电商人力资源推荐模型
    4.3 模型改进有效性验证
    4.4 激活函数与优化算法
    4.5 本章小结
5 实验数据的采集与预处理
    5.1 数据采集
    5.2 数据预处理
    5.3 构建跨境电商人力资源仓库
    5.4 岗位描述信息词向量转换
    5.5 本章小结
6 模型的实验与实验结果分析
    6.1 FM&ResNet推荐模型的算法实现
    6.2 激活函数与优化算法对比实验分析
    6.3 推荐模型实验结果分析
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 不足与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢



本文编号：4046635