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协同过滤推荐算法虽然被大量应用于电子商务领域,但算法本身却存在冷启动和数据稀疏等缺陷.本文在经典协同过滤推荐算法的基础上,提出一种改进的协同过滤算法,并将其应用在大学生就业推荐中.该算法利用职业性格匹配和大学生相似度的混合推荐解决协同过滤算法的冷启动问题,同时使用内容向量模型补充的协同过滤算法弥补其存在的稀疏性问题.实验结果表明,本文提出的推荐算法在一定程度上提高了就业信息推荐的准确性,满足了大学生求职的个性化需求.