基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台构建研究

摘要

为了解决目前就业推荐方法资源覆盖率低的问题，设计一种基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台。通过人工智能技术设计智媒体就业推荐平台的整体框架，包括基础数据模块、用户界面模块、后台管理模块及个性化推荐模块，并设计学生和管理者在智媒体就业推荐平台中的业务流程。采用基于就业意向的个性化推荐算法，在智媒体就业推荐平台中为用户推荐就业资源，完成智媒体就业推荐平台的构建。实验结果表明，该平台运行时间随着请求数量的增加缓慢上升，抗压性较好，资源覆盖率均高于80%。

关键词

改进深度学习网络 / 特征提取 / D-S证据理论 / 分类模型 / 就业推荐