基于改进神经网络的高校就业信息推荐系统

作者：刘雪梅; 胡博; 吴慧玲

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(09): 80-82.

• 改进神经网络
• 就业信息
• 推荐系统
• 准确度

为提高毕业生推荐就业信息的吻合度和命中率，笔者提出基于改进神经网络的高校就业信息推荐系统。硬件部分设计了三层架构，分别为数据层、逻辑层、表示层；软件部分通过计算大学生就业方向信息的相似度，将相似度高的信息聚类为同一类别数据，利用改进神经网络训练数据，并输出同一就业方向的推荐信息。实验结果表明，设计系统提高了推荐结果的吻合度和命中率，具有较小的推荐排名指数，推荐信息与毕业生的个性化需求更吻合，充分保证了推荐结果的准确度。

• 单位
  河南牧业经济学院