基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统设计

设计了基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统。该系统通过将毕业生就业过程和行为上链进行存储，解决了就业数据的真实性问题，通过设计智能合约实现数据操作的安全授权和高效共享。同时，设计基于用户标签的推荐方法，实现就业岗位的精准推荐。系统测试结果表明，设计的系统具有正确性和实用性。     

基于SVM算法的精准就业服务平台研究

针对当前高校毕业生就业服务的新需求，文章利用高校学生在校期间产生的海量数据，运用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法构建学生就业去向预测模型，设计基于SVM算法的精准就业服务平台，实现了“精准指导”“精准匹岗”“精准培训”等功能，可为毕业生精准就业服务提供有效途径。     

大学生求职APP设计与实现

大学生就业形势严峻,成为了高校与政府必须要面对的难题。新时代发展下,一般的网络求职信息无法满足大学生这一特殊群体,为了满足应届毕业生的求职需求,需要提供充足的信息服务。为优化高校人才配置,加快毕业生就业速度,提高就业效率,必须要针对大学生的群体特点,基于学生就业心态与就业行为的变化,改善就业信息服务供给,设计专门的求职信息与指导服务,提高毕业生对就业匹配的正确认知,从而提高大学生就业质量。     

基于BP神经网络的就业招聘企业客户分类问题研究

在高校就业信息化建设中,对进入高校招聘毕业生的企业客户进行等级分类和预测能够有效帮助高校管理者评估与该企业的合作效用,推动大学生就业信息化服务向更具针对性的个性化推荐方向发展。目前该问题的解决方案大多基于从业人员的主观经验判断,缺乏完善的定量分析模型。抽取某高校教育管理信息系统中与进校招聘企业客户相关的数据样本,并借助BP神经网络模型搭建有效的数据分析模型,使用训练样本数据训练模型从而确定分析模型中各节点参数,将训练后的分析模型用于预测测试样本集得到最终的性能指标,最后将该模型的分类性能与当前同类问题的其他解决方案进行比较。对比结果显示,基于BP神经网络模型的分类方式在预测准确度和精度方面明显优于其他现有模型。该研究成果能够在信息化平台中为该问题提供高效的解决方案,帮助高校就业工作管理者及服务人员依靠该模型对进校招聘企业做出快速精准的客户等级预测,为高校就业服务工作决策提供支持。     

基于协同过滤算法实现高校毕业生推荐系统研究

在当前高校毕业生就业形势严峻的情况下，推荐系统可以作为毕业生与企业需求之间的桥梁，实现个性化推荐。本文重点介绍了协同过滤推荐算法在高校毕业生推荐系统中的应用，采用基于内容的推荐算法计算相似度，并使用基于用户的协同过滤算法生成推荐结果，这样可以解决高校毕业生随意就业和招聘企业盲目招聘等问题，提高推荐结果的准确度，有助于缓解这种情况。     

中国高校毕业生就业问题研究

就业是高等教育的永恒主题。然而,随着高校的扩招,大学生就业已成为社会焦点问题,解决高校毕业生就业问题已经成为社会共同关注的突出问题。高校毕业生就业不仅关系到大学生本人的前途和发展,而且关系到科教兴国政策的贯彻落实,更关系到家庭和社会的和谐稳定。本文站在高校的角度通过对我国目前高校毕业生就业的现状及形成原因分析,探讨解决高校毕业生就业的思路和对策,并提出高校应该从那些方面做好改革和服务,为高校毕业生就业提供更适合我国国情的人性化服务。     

高校就业服务发展现状分析

高校就业服务体系的完善是促进高校毕业生就业的关键因素,需要多方面力量的支持,针对2015年将有749万高校毕业生的现状,各高校必须进一步提高对就业服务的重视程度,丰富就业服务内容,完善就业服务形式,充分利用就业资源,提高大学生的社会责任感。     

当前高校大学生就业服务体系的现状与建设路径研究

随着我国高校毕业生就业制度的改革和高校毕业生面临的严峻就业形势,我们迫切需要改革当前的高校大学生就业服务体系。本文通过对我国高校大学生就业服务体系建设取得的成绩和存在的主要问题进行了分析,从机构设置和队伍建设、内容建设及就业指导与服务方式等方面提出了建设高校毕业生就业服务体系的对策和建议。     

计算机专业专科毕业生就业状况分析与对策

面临严峻的就业形势,负责毕业生就业指导的工作者,应该多方位多渠道为毕业生及时提供就业服务和指导,帮助毕业生顺利就业。让多数大学生找到一份相对满意的工作,这是就业指导工作者负责毕业生工作的重中之重。该文在新的就业机制形成的情况下,对计算机专业毕业生的就业状况进行分析,并提出解决对策。     

高校促进大学生非正规就业的对策分析

非正规就业在推动高校毕业生就业,缓解就业压力方面有着重要作用。高校要从改革人才培养模式,适应社会人才需求;加强非正规就业教育,增强大学生非正规就业能力;做好大学生就业指导与服务和鼓励大学生自主创业等方面努力,进一步推动非正规就业的发展。     

影响高校毕业生就业的主要因素及其对策研究

近几年高校毕业生就业问题日益严重,形势不容乐观。为了得出解决此问题的对策,本文利用系统解释结构模型(ISM)对影响高校毕业生就业的因素进行分析,通过对解释结构模型中可达矩阵的运算建立起不同层次影响因素之间的逻辑关系;然后在此基础上给出一系列解决方案,并运用层次分析法对各方案的优劣程度进行分析,得出最佳的解决高校毕业生就业问题的对策,对高校及其他负责大学生就业的政府部门具有重要的指导意义。     

高校新生社团推荐系统的开发及设计

高校学生的综合素质是影响高校毕业生就业的一个关键因素,高校社团是素质教育的一个重要途径,可以提高高校学生职业规划意识和职业素养。如何让新入学的高校新生选择合适的社团,是本文需要研究解决的问题。从用户的角度出发,推荐系统可有效地帮助用户做出决策。本文把学生的相似度计算、K-中心点算法聚类分析以及招收指数结合在一起,最终得到社团的推荐排序值,并将其推荐给新生用户。本系统能够实现为新生推荐社团服务,具有一定的应用价值。     

基于人工智能推荐算法的智能家庭社会服务机制

随着社交网络时代的来临,社交网络的类型逐渐覆盖到不同的用户群体,对不同用户群体进行社交网络需求的潜力挖掘是目前的研究热点。本文研究基于人工智能推荐算法构建家庭社交网络的多级圈层结构,并以此提出家庭和亲属的智能推荐算法,以智能算法和家庭这一特殊群体的社交模式设计由个人信息模块、基本功能模块、家庭信息模块、应用服务模块和开放API模块所构成的家庭社交网络系统。研究结果表明,在数据量达到一万以上时,智能推荐算法的执行效率是非智能推荐算法的3倍左右,集群节点数对执行效率有显著影响。此外,智能推荐算法下的社交系统表现出良好的使用效果,这说明智能推荐算法具有较高的实用性。通过对家庭社会服务进行数据化的推荐算法研究,以及对算法执行效率进行定量验证,为社交网络服务机制提供了数据支持,验证了家庭社会服务的市场潜力。     

高职院校毕业生就业管理系统的开发

结合高职院校毕业生就业管理部门的工作流程,采用ASP.NET技术和SQL Server数据库技术,设计开发了基于B/S模式的高职院校毕业生就业管理系统,详细阐述了该系统的设计过程和实现该系统的几个关键技术.该系统的开发为毕业生和用人单位搭建了一个网络信息平台,实现了数据信息的集中管理和维护,使就业管理工作更加高效和快捷...     

基于遗传算法的新书推荐系统研究

新书推荐是数字图书馆推广个性化服务的重要内容。为设计开发高效、准确的推荐系统。研究人员采用多种智能算法实现图书推荐。基于遗传算法的新书推荐方法（GANBook）利用遗传算法搜索效率高、自适应性强等优点对新书书目进行自动搜索．从而实现个性化图书推荐。仿真实验表明GANBook算法能够快速、准确地在数量庞大的书目中找出适合特定读者的最佳图书推荐组合,从而实现快速、个性化的新书推荐服务。     

高校就业在线系统的设计与实现

高校毕业生就业难已成为近几年社会关注的热点,传统的基于CMS的毕业生就业信息系统已经满足不了现有毕业生就业、学校毕业生管理的需求了。分析现在高校毕业在线系统的重要性,结合实际的需求分析,设计系统各功能模块,列出系统运行的实例图,并展望未来就业在线系统的一些功能。     

高校就业在线系统的设计与实现

高校毕业生就业难已成为近几年社会关注的热点．传统的基于CMS的毕业生就业信息系统已经满足不了现有毕业生就业、学校毕业生管理的需求了。分析现在高校毕业在线系统的重要性,结合实际的需求分析,设计系统各功能模块,列出系统运行的实例图,并展望未来就业在线系统的一些功能。     

基于Android平台的高职图书资源推介系统设计与实现

在高速无线网络日益成熟和智能手机大量普及的环境下,本文针对高职院校图书资源应用的实际需求,设计并实现了一款基于Android平台的图书资源推介系统,系统分为服务器端和Android客户端,服务器端通过互联网提供服务接口,Android客户端提供图书资源推介信息查询、收藏、管理、读者互动等功能。     

面向战场信息共享平台的个性化推荐研究

随着大数据技术的发展,信息化、智能化作战将成为现代战争的未来趋势,如何从浩瀚信息中获取有效信息是提高作战指挥效率的重要问题。面向战场信息共享平台,利用推荐系统可解决信息过载问题的优势,结合军事领域信息数据特点,构建军事平台的个性化推荐系统框架,然后基于该推荐系统,提出融合情景感知的推荐算法,以提高军事平台的推荐服务质量。     

Apriori算法在毕业生就业指导中的研究

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生并积累了大量的、复杂的毕业生就业信息数据。文章以这些数据作为挖掘对象。利用Apriori算法找出影响毕业生就业率的频繁出现因素,有助于提高对毕业生就业指导的实效性。实现毕业生更快更好的就业。