就业信息服务：个性化推荐系统的时间敏感协同过滤研究

本篇论文《基于就业信息服务的个性化推荐系统设计与应用》由潘昊、郑苗和杨俊共同完成，主要关注于就业信息服务领域中的个性化推荐技术。该研究针对求职用户的就业信息需求，提出了一种新颖的评分模型，将用户对职位的历史操作行为如点击、收藏和申请等转化为反映其兴趣度的量化指标。这种模型的关键在于将用户行为的时间因素考虑在内，通过引入时间衰减策略，更精确地衡量用户对不同职位的兴趣随时间的变化。 论文的核心内容包括以下几点： 1. 评分模型设计：论文构建了一个评分模型，通过细致分析用户在求职过程中的历史行为，将这些行为分为点击、收藏和申请三种类型，每种行为都赋予不同的权重，以此来评估用户对职位的兴趣程度。同时，模型将用户行为发生的时间作为重要因素，考虑了用户兴趣随时间的动态变化。 2. 时间上下文的利用：时间衰减策略被用来处理时间因素，即给予近期行为更高的权重，而较早的行为则逐渐降低影响，这有助于捕捉用户的即时偏好和变化趋势。 3. 协同过滤推荐系统：基于上述评分模型，论文构建了一个用户协同过滤的推荐系统。通过分析多个用户的相似行为模式，系统能够为每个用户提供个性化的职业推荐，从而提高求职效率和满意度。 4. 实验验证与有效性：论文还展示了通过实际数据进行的模型验证过程，通过对推荐系统的性能进行评估，证明了所提出的模型在提高推荐精度和用户体验方面的有效性。 5. 研究背景与支持：研究得到了国家科技支撑计划课题（2013BAH10F01）的支持，作者团队来自北京邮电大学计算机学院，其中杨俊副教授是通信联系人，论文还包含了关键词“推荐系统”、“协同过滤”以及“时间上下文”，体现了研究的前沿性和实用性。 这篇论文提供了一个创新的方法，将就业信息数据有效地整合进个性化推荐系统，对于提升招聘和求职体验具有重要的理论和实践价值。