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。
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