知识图谱融合神经网络简历推荐系统完整开发资源包

资源摘要信息:"基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统源代码+模型+文档说明.zip"这一资源详细涵盖了构建一个简历推荐系统所需的各个组成部分，包括源代码、训练好的模型文件、文档说明以及项目运行所需的其他文件。该系统运用了知识图谱和人工神经网络技术，结合了前端和后端开发，以及机器学习算法，来提高简历筛选和推荐的准确性。 首先，前端使用了echarts.js库，这是一个基于JavaScript的数据可视化库，能够在网页上展示丰富多样的图表类型。作者提到未来计划将前端改写为基于Vue.js框架，Vue.js是一个现代的JavaScript框架，其易用性和灵活性使其成为开发单页应用(SPA)的流行选择。 后端采用Python Django框架构建，这是一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django内置了许多功能，如用户认证、内容管理等，可以加速开发进程，让开发者专注于编写业务逻辑。 在数据处理方面，系统使用了知识图谱来处理技能相关的特征。知识图谱是一种结构化的语义知识库，通常以图形的方式存储实体（比如简历中的技能）及其之间的关系。这里的图谱构建采用了neo4j数据库，它是一个高性能的NoSQL图形数据库，用于存储图结构的数据，非常适合用于构建知识图谱。 系统的推荐流程分为两个阶段：首先是简历的二分类筛选，然后对分类为正的样本进行排序。二分类模型基于深度神经网络(DNN)，使用Keras框架进行训练。Keras是一个用Python编写的开源人工神经网络库，它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano作为后端运行。二分类模型训练完成后，将模型保存为h5格式，这样在进行线上分类时可以直接加载预训练好的模型进行预测。 排序部分则使用了随机森林算法的特征重要性作为基础指标。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高整体模型的预测能力和泛化能力，同时也能够评估特征的重要性。 整个系统还包括一个演示首页，展示的是作者大四的毕业设计项目，该项目获得了96.5的高分，非常适合计算机相关专业的学生作为课程设计、期末大作业或项目实战练习的参考。 项目文件的名称列表包含了很多关键文件，如模型文件dnn_model_backup.h5和dnn_model.h5，这两个文件是训练好的二分类模型；项目文档说明.md详细介绍了项目的结构和运行方法；manage.py是Django项目中的主文件，用于执行Django的管理命令；plot.py可能是用于数据可视化的Python脚本；db.sqlite3是Django默认的数据库文件；requirements.txt列出了项目依赖的Python库；corpus和data目录可能存储了项目需要的语料库和数据；webapp目录则是包含前端代码和资源的地方。 综上所述，这个资源提供了一个完整的简历推荐系统实现，涵盖了从数据处理、模型构建到前后端设计和部署的全过程，具有很高的实用价值和学习价值。对于从事或学习计算机科学、人工智能、数据科学等相关领域的学生和技术人员来说，是一个非常好的实践项目。