TY -的A2 -叮,白元盟- Wan,清盟——你们,林PY - 2022 DA - 2022/02/22 TI -职业建议基于深度学习和机器学习的大学生SP - 3437139六世- 2022 AB -随着高等教育的普及,中国的高等教育已经从精英教育阶段普及教育的阶段,和毕业生的数量也在增加。目前,大学生面临巨大的就业压力。一个是大量的工作,另一个是专业的不同需求,第三个是作业信息的传播,这使得大学生很难找到适合他们的工作。为了解决这个难题,分析数据挖掘的相关技术和深入的基础理论。介绍几个传统推荐算法,传统的卷积网络方法从三个方面改进:激活函数,池策略,和损失函数。最后,使用混合卷积神经网络,大学生的职业推荐模型提出了基于深度学习和机器学习,并进行仿真实验。主要的研究工作如下:(1)提出了一种混合卷积神经网络,利用卷积操作学习高级特性来实现个性化的推荐工作;(2)混合卷积神经网络训练优化策略的研究,旨在激活函数,池处理,和损失函数,并通过仿真实验验证了优化方法的可行性;(3)最后,根据推荐算法的评价指标(召回率和 F1-Score),本文算法的召回率几乎是15%高于款模型。实验是与传统常用的推荐算法相比,和实验结果的对比分析证明了算法的有效性为大学生的就业推荐。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3437139 - 10.1155 / 2022/3437139摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER