基于GitHub的程序员推荐系统

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随着市场经济不断发展,人力资源也逐渐受到社会各界关注。在互联网行业中程序员既是企业开发新产品的基础,也是维持软件平稳运行不可或缺的角色。但是由于技术的快速发展和更新换代及程序员不时地跳槽,企业对各类程序员需求日益加大,企业间对优质程序员的争夺呈现白热化,然而传统猎头招聘及公司招聘已经难以满足企业当前需求。因此,本文基于最受程序员喜爱的聚集地之一——GitHub,设计了基于GitHub的程序员推荐系统,其在某种程度上可为企业选择优秀程序员提供决策参考。基于GitHub的程序员推荐系统定时采集GitHub中注册程序员的活动信息,通过预处理筛选出可用于招聘的程序员信息并抽取其中关键词构建程序员人才库。在此人才库基础上,对程序员开发能力进行评估,并根据企业在系统中发布的招聘岗位,向企业推荐符合岗位条件的优秀程序员。论文首先调用 GitHub 自带 REST API(Representational State Transfer-Application Programming Interface,应用程序接口)与爬虫相结合的方式采集GitHub中程序员邮箱、所属公司、Repositories数、每日contributions及项目仓库的项目简介、README.md文档等信息。运用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法提取项目简介和README.md中关键词作为标签定义程序员技术方向,构建程序员人才库,并提取企业发布岗位详情中关键词作为标签构建岗位库。接着论文利用层次分析法进行采集数据重要性分析,确定其数据权重,以便建立程序员开发能力五类评估体系,在此基础上,利用卷积神经网络完成历史开发能力动态评估,通过长短期记忆网络完成未来开发能力预测。然后系统一方面建立向量空间模型,将岗位库中岗位与人才库中程序员标签转化为特征向量,使用基于内容的推荐算法通过计算两者余弦相似度得到候选程序员列表;另一方面基于企业选择偏好,建立PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis,概率潜在语义分析)模型,运用协同过滤算法预测企业对候选程序员实施招聘的概率,从而得出基于协同过滤的推荐算法所需推荐值;并将两者按权重混合所得的总推荐值倒排生成推荐列表。最后根据推荐列表与程序员开发能力等级重排推荐列表。在此基础上,论文实现了基于GitHub的程序员推荐系统,并通过模拟企业在系统内发布岗位及招聘行为,得到系统推荐的程序员信息。最后通过系统测试验证系统功能的完整性,并通过比对推荐程序员与岗位的符合情况,得到系统的评价指标。
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