融合情感分析的职位推荐系统的研究与实现

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职位推荐因能快速的让求职者从海量的招聘信息中找到符合自身的职位而被广泛的应用到各大招聘网站中,目前,职位推荐仅仅是根据职位与求职者的匹配程度进行推荐,忽略了企业因素对求职者的影响。本文在计算机领域数据的基础上,结合情感分析技术,研究并实现了面向计算机领域求职者的融合情感分析的职位推荐系统,将企业因素融入到职位推荐中。本文的主要工作如下:(1)对融合情感分析的职位推荐系统进行需求分析和可行性分析,并对系统的架构、功能模块以及数据库进行了设计,其中功能模块主要包括职位管理、简历管理、对企业进行评价和职位推荐,职位推荐功能是根据提出的融合情感分析的职位推荐算法实现的。(2)提出融合情感分析的职位推荐算法,将收集的有关企业评论文本进行预处理和标注后,构建企业领域评论文本数据集,并在该数据集上训练微调后的BERT模型,得到针对企业领域评论文本的情感分析模型,通过制定相应规则,计算企业的情感分值。然后对简历特征数据和职位特征数据进行归纳总结,将其分为结构数据和非结构数据,分别制定相似度计算规则,得出简历与职位的相似度值。最后,将企业情感分值、简历与职位的相似度值进行线性加权,形成最终的职位推荐结果。(3)根据设计的功能模块,对融合情感分析的职位推荐系统采用前后端分离的模式进行开发,并在系统开发完成后,对系统的功能和性能进行测试,保证了软件质量。
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