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本文通过针对2019年计算机专业的53万条招聘文本,利用Word2vec对文本实施向量化、通过KMeans聚类对将技术需求从招聘文本中抽取出来,再通过二次聚类提取技术词汇。通过应用关联分析,从海量招聘文本中学习计算机技能之间的潜在关联,为计算机系在读学生提供学习指导。
基于机器学习的大学生个性化学习推荐系统
【摘 要】
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本文通过针对2019年计算机专业的53万条招聘文本,利用Word2vec对文本实施向量化、通过KMeans聚类对将技术需求从招聘文本中抽取出来,再通过二次聚类提取技术词汇。通过应用关
【机 构】
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福州大学至诚学院
【出 处】
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通讯世界
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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省级大学生创新创业训练计划“基于机器学习的大学生个性化学习推荐系统”(ZJ1946)
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