基于知识图谱和神经网络的简历推荐系统开发

资源摘要信息: "人工智能-知识图谱-基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统" 在当今的大数据时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是知识图谱和人工神经网络在各种智能推荐系统中的应用变得越来越广泛。本系统旨在通过知识图谱与人工神经网络相结合的方式，提供一个高效的简历推荐系统，从而优化招聘过程中的简历筛选和排序环节。系统采用前端技术echarts.js构建用户界面，并计划使用Vue.js进行改写，以增强系统的响应性和用户体验。后端开发则基于Python语言和Django框架，确保了系统的稳定性和可扩展性。 在数据处理和特征提取方面，系统特别重视技能相关特征的提取和处理。通过知识图谱技术，利用neo4j图数据库构建了技能之间的关联关系，实现了对简历中技能信息的深入理解和有效利用。知识图谱能够捕捉简历数据中隐含的结构化信息，如技能之间的上下位关系、同义词关系等，这对于提高简历推荐的准确性和相关性至关重要。 推荐系统的流程设计非常关键，本系统首先通过二分类模型对简历进行初步筛选，判断简历是否符合职位要求。这一阶段的模型基于深度神经网络（DNN）构建，利用Keras框架进行训练。训练完成后，模型被保存为h5格式，以便在实际线上应用时能够快速调用，实现了模型的高效部署。二分类模型能够快速识别出符合岗位条件的简历，而后续的排序模型则对这些简历进行进一步的精细化排序。 排序模型采用随机森林算法，其特征重要性作为排序的基础指标。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总，以提高预测的准确度和防止过拟合。在简历推荐系统中，随机森林能够有效地处理非结构化文本数据，并从中提取出对职位匹配度影响最大的特征，以实现对简历的合理排序。 整个推荐系统的设计充分体现了人工智能技术在实际应用中的力量，通过知识图谱与人工神经网络的结合，不仅提升了推荐的智能化水平，还保障了系统的高效性和准确性。未来，随着技术的不断演进和数据隐私保护法规的加强，如何在确保隐私安全的前提下进一步优化算法和提升用户体验，将是推动简历推荐系统发展的关键。