知识图谱与神经网络驱动的简历推荐系统研究

资源摘要信息:"Resume_Recommender:基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统" 知识点说明: 1. 知识图谱: 知识图谱是一种语义网络，它将现实世界中的实体和概念通过关系连接起来，形成一张巨大的网状结构。在本系统中，知识图谱被用于处理技能相关的特征，通过neo4j图数据库构建，有助于对简历中的技能进行语义分析和结构化表示。 2. 人工神经网络（ANN）: 人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理建立的计算模型，用于机器学习与数据挖掘领域。在Resume_Recommender系统中，人工神经网络被应用于简历数据的二分类筛选和排序，以实现对简历的智能化处理。 3. Python Django框架: Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。该系统后端基于Django框架，说明了Django在处理Web应用后端逻辑和数据库管理方面的高效性。 4. echarts.js: echarts.js是一个使用JavaScript编写的开源可视化库，它能够在网页中生成美观的数据可视化图表。在本系统中，echarts.js被用于前端页面展示原始简历统计分析图表，提升了用户界面的交互性和信息的可视化效果。 5. Keras: Keras是一个开源的神经网络库，它是用Python编写的高层神经网络API，能够运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。在该系统中，Keras用于构建和训练深度神经网络（DNN）模型，用于简历数据的二分类。 6. 机器学习模型的保存与调用: 在本系统中，训练好的深度神经网络（DNN）模型被保存为h5格式的文件，这允许模型在后续的线上分类阶段被快速调用，而无需重新训练，大大提升了系统的响应速度和用户体验。 7. 随机森林算法: 随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行投票或平均来提高预测准确率。在该系统中，随机森林被用作排序函数的基础指标，用于对分类为正的简历样本进行排序。 8. 数据隐私: 标题中提到的真实数据集无法共享，说明了数据隐私保护的重要性。在处理用户简历等敏感信息时，必须遵循相关法律法规，确保用户数据的安全和隐私。 9. Vue.js（提及但未使用）: 虽然目前系统前端使用的是echarts.js和JavaScript相关技术，但开发者提到未来有可能考虑使用Vue.js框架重构前端。Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，以其简单、易用和灵活著称，适用于构建用户界面和单页应用程序。 10. 项目演示页面: 系统包含多个页面，如首页、原始简历查看页面、原始简历统计分析图表展示页面、招聘信息分析页面、简历推荐结果页面等，这些页面的设计和功能体现了系统的全面性和用户交互的友好性。 该系统结合了知识图谱和人工神经网络技术，通过高度结构化的数据处理和智能化的机器学习模型，为简历筛选和推荐提供了先进的解决方案。同时，系统开发中运用了多种流行的前端和后端技术，满足了复杂的数据分析和用户交互需求。