一个基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统。

简介：
Resume_Recommender 是一款基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统，与此相关的资料受到了众多用户的咨询，许多小伙伴通过邮件向我寻求帮助。在此，我统一回复：鉴于该系统所采用的是真实数据集，并且涉及至数据隐私保护，因此无法直接提供相关资料，对此我们深表歉意。技术栈方面，前端采用了echarts.js库（未来有计划将其改写为vue.js），后端则基于Python Django框架构建。在特征处理阶段，对于与技能相关的特征，我们采用了知识图谱进行处理；图谱的构建工作依赖于neo4j数据库。系统的运作流程首先进行二分类筛选，随后针对被筛选为正样本的记录进行排序操作。二分类模型的设计基于深度神经网络（DNN），并利用Keras框架进行训练；在实际线上分类部署时，系统会直接调用已经训练完成并以h5格式保存的模型文件。排序函数则以随机森林算法的特征重要性指标作为核心排序依据。系统演示的具体页面包括：原始简历浏览页面、原始简历统计分析图表展示页面、项目简介页面、招聘信息分析页面以及最终的简历推荐结果页面。