多算法融合的就业推荐算法研究
摘要
本研究聚焦于多算法融合的就业推荐算法。综合运用基于用户、岗位的协同过滤融合算法，并结合TF-IDF构建用户－岗位特征矩阵能够更好地捕捉用户和岗位的文本特征。此外，引入AutoRec模型对用户－岗位特征数据进行低维特征提取与重构。经实验验证，融合协同过滤推荐和 AutoRec 模型的算法在推荐效果上更优于单一的协同过滤推荐算法，能够为实际就业推荐系统提供了更优的解决方案。
引用本文（GB/T 7714）
虹霞 黄, 军 曾, 历 曾. 多算法融合的就业推荐算法研究[J]. Educational Theory and Research, 2025.
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