【摘 要】
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本文将一种新的推荐算法应用到人职匹配系统中,该算法通过蚁群算法和偏好浏览路径的结合,充分发挥蚁群算法中的挥发概念。同时,考虑时间变量等,优化改进挖掘用户浏览路径的算
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本文将一种新的推荐算法应用到人职匹配系统中,该算法通过蚁群算法和偏好浏览路径的结合,充分发挥蚁群算法中的挥发概念。同时,考虑时间变量等,优化改进挖掘用户浏览路径的算法,从而使匹配系统能够在海量信息中采集完整的特征数据,应用到推荐算法中,为用户推荐符合预期的结果。
In this paper, a new recommendation algorithm is applied to the job matching system. The algorithm combines the ant colony algorithm with the preferred browsing path to give full play to the concept of volatility in ant colony algorithm. At the same time, the algorithm of mining user browsing path is optimized and improved considering the time variation, so that the matching system can collect the complete characteristic data in the massive information and apply it to the recommendation algorithm, recommending the user to meet the expected result.
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