基于知识图谱与DNN的简历推荐系统源码解析

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python源码+说明.zip" 本资源是一套结合知识图谱与人工神经网络技术的简历推荐系统，源码与使用说明的压缩包。该系统旨在利用先进的机器学习方法对简历进行智能筛选与排序，以提高招聘效率和精准度。以下是该系统的技术细节和知识点概述： 1. 知识图谱： 知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过实体、属性及实体间关系的图谱化表达知识。在本简历推荐系统中，知识图谱被用于技能相关特征的处理，具体是通过neo4j构建图谱，这是一款高性能的图数据库，能够高效地存储和查询图结构数据。通过知识图谱，可以方便地分析简历中的技能点，并与职位要求进行匹配，从而为后续的人工神经网络提供更准确的特征输入。 2. 人工神经网络（ANN）与深度学习（DNN）： 人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，通过多个神经元层的叠加（即深度学习）可以处理复杂的数据模式识别问题。在简历推荐系统中，二分类模型是基于深度神经网络（DNN）构建的，系统首先对简历进行二分类筛选，区分出符合职位要求与不符合的简历。为了实现这一功能，使用了Keras框架进行DNN的训练。Keras是一个高层神经网络API，能够简化神经网络的构建和训练过程，具有易用性和快速实验的优势。训练完成后，模型被保存为h5格式，便于在生产环境中快速调用。 3. 随机森林： 随机森林是一种集成学习方法，用于分类、回归等任务。它通过构建多个决策树，并在每个决策树的构建过程中引入随机性，从而得到更好的泛化性能。在本系统中，随机森林用于排序功能，将特征重要性作为排序依据。这样可以为候选人的简历赋予一个基于特征重要性的排序分数，从而实现对简历的优先级划分。 4. 前端与后端技术栈： 该简历推荐系统的前端使用echarts.js，一个使用JavaScript编写的开源可视化库，提供了丰富的图表类型和灵活的配置项，可以很直观地展示数据和分析结果。至于后端，系统基于Python Django框架。Django是一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。它内置了众多功能，如用户认证、内容管理等，极大地加快了Web应用的开发进程。 5. 系统流程： 整个简历推荐系统的工作流程分为两个阶段。首先是二分类筛选，这个过程使用DNN模型识别简历的相关性和符合度。经过初步筛选后，对于那些被分类为正的样本（即潜在合适的候选人的简历），系统会使用随机森林的特征重要性进行排序。这样不仅筛选出合适的候选人，还对他们的优先级进行了排序，从而提高了招聘流程的效率。 6. 数据隐私和合规性： 由于系统使用了真实的数据集，开发者强调了数据隐私的重要性。在无法提供数据集的情况下，提供了源码和使用说明，以便开发者可以在合规的情况下，使用自己的数据集来训练和测试系统。 综上所述，本资源提供了构建基于知识图谱和神经网络的简历推荐系统的技术实现和使用说明，适合希望在人力资源领域应用人工智能技术的开发者和企业。