Python构建知识图谱与神经网络简历推荐系统

资源摘要信息:"基于python知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统是一个结合了多个先进技术的应用系统。该系统旨在帮助用户根据个人的技能和经验来推荐适合的职位，提升招聘效率以及求职者的应聘成功率。系统对于学习不同技术领域的小白或进阶学习者有很好的参考价值，不仅可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训，也是初期项目立项的良好选择。 技术特点包括： 1. 前端使用echarts.js进行数据可视化展示。echarts.js是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它能够提供丰富的图表类型和灵活的配置项，适用于数据的动态展现。将来可能会使用vue框架进行改写，vue是一个渐进式JavaScript框架，能够帮助开发者更高效地构建用户界面。 2. 后端开发基于Python Django。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。Django负责处理用户的请求和响应，为前端提供数据支持。 3. 在特征处理阶段，系统利用知识图谱处理技能相关特征。知识图谱的构建使用neo4j，neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它存储节点（实体）和关系（边），非常适合处理图谱相关数据。 4. 系统的流程分为两步：首先进行二分类筛选，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是一个高层神经网络API，它可以运行在TensorFlow、Theano等之上，设计上更注重快速实验。 5. 排序函数以随机森林的特征重要性作为基础排序指标。随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高整体的准确性和泛化能力。 系统的设计和实现涉及到数据挖掘、机器学习、自然语言处理等多个领域的知识。Python语言由于其丰富的库支持和良好的生态，在数据科学领域有着广泛的应用。通过使用Django作为后端框架，系统能够高效地处理用户请求和业务逻辑，而echarts.js和vue的使用，使得前端的交互设计和数据可视化变得更加直观和便捷。neo4j的引入，进一步强化了系统对于复杂关系数据的处理能力。深度学习模型和随机森林算法的结合，实现了简历推荐的智能筛选和排序，提升了用户体验和推荐效果。 该系统的设计思路和技术选型，为同类型的应用提供了宝贵的参考，并展示了现代Web应用开发的一体化解决方案。"