面向就业网站的高校毕业生分类机制研究——基于支持向量机的方法

Journal of Zhejiang Gongshang University(2009)

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摘要
目前,大多数就业网站及招聘公司每日都会新增巨大的人才信息数据,其中高校应届毕业生占绝大部分。如果没有进行科学的整理和分析,将会流失很多珍贵的人才资源。本文基于支持向量机算法,针对具体招聘岗位,来研究就业网站数据库中的高校毕业生分类问题。在具体岗位中,通过这种分类方法对毕业生样本的分类过滤,得到了比较理想的结果,预计能很好的将海量毕业生数据合理的分配岗位。由此,科学的整理和评价各类人才信息,可以大大的提高招聘单位对毕业生数据库的管理效率。预计此方法在高校毕业生就业领域具有较强的应用性。
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关键词
Data Mining,Support Vector Machine,Normalization,College Graduates Classification
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