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基于Python Django的知识图谱与深度学习的简历推荐系统

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简介：
本项目构建了一个创新性的简历推荐系统，结合Python Django框架、知识图谱技术和深度学习算法，实现高效精准的人才匹配。 技术栈方面，前端使用echarts.js, 后端基于Python Django；在特征处理阶段，技能相关特征通过知识图谱进行处理，图谱构建采用neo4j；系统流程包括先执行二分类筛选，再对分类为正的样本进行排序；其中二分类模型基于深度学习DNN，并利用Keras框架训练，在线上运行时直接调用事先保存为h5格式的model文件；而排序函数则以随机森林特征重要性为基础。

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  • 基于Python Django的知识图谱与深度学习的简历推荐系统
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    本项目构建了一个创新性的简历推荐系统，结合Python Django框架、知识图谱技术和深度学习算法，实现高效精准的人才匹配。 技术栈方面，前端使用echarts.js, 后端基于Python Django；在特征处理阶段，技能相关特征通过知识图谱进行处理，图谱构建采用neo4j；系统流程包括先执行二分类筛选，再对分类为正的样本进行排序；其中二分类模型基于深度学习DNN，并利用Keras框架训练，在线上运行时直接调用事先保存为h5格式的model文件；而排序函数则以随机森林特征重要性为基础。
     
  • 基于知识图谱的在线学习推荐体系
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    本研究构建了一套基于知识图谱的在线学习推荐系统，通过深度分析用户行为和课程内容之间的关系，提供个性化学习路径建议，旨在提升教育质量和用户体验。 本系统的设计主要采用了Java编程语言及MySQL数据库，并使用了Spring Boot框架进行开发。前端设计方面，则选择了较新的Vue.js技术栈来实现用户界面。该系统实现了包括但不限于用户的登录功能、知识图谱的生成以及基于协同过滤算法推荐习题的功能，同时支持管理员对用户的基本管理操作。 页面设计简洁且易于上手，为用户提供了一个友好交互体验的环境。通过层次化的展示方式将搜索内容在知识图谱中的位置直观地反馈给用户，使他们能够轻松理解搜索结果与知识体系之间的关系，并根据协同过滤算法获得相关推荐信息。
     
  • 深度学习与知识图谱
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    本课程深入探讨深度学习技术及其在构建和利用大规模知识图谱中的应用。我们将探索如何通过深度学习方法增强知识表示、推理及自然语言处理能力。 深度学习知识图谱是人工智能领域的一项关键技术，它构建了一种用于表达深度学习的知识体系及其相关领域的复杂网络结构。在深度学习中，算法可以模拟人脑神经元的信息处理方式，对大量数据进行处理和分析。通过梳理和整合各种组成部分如算法、模型、原理及应用等，知识图谱形成一个有机的层次化且可搜索的知识网。 基础概念包括神经网络、激活函数以及反向传播算法。其中，神经网络是一种模拟人类大脑信息传递机制的计算模型；激活函数为引入非线性因素提供支持，使学习复杂模式成为可能；而反向传播则是训练神经元的一种关键方法，通过计算损失关于参数的梯度来优化这些参数。 常用的激活函数有ReLU、Softplus、Sigmoid和tanh等。例如ReLU将负值部分设为零并保留正值以简化网络结构；Softplus作为ReLU的平滑版本具有可微性；Sigmoid用于压缩输入至0到1之间，适用于二分类问题；而tanh则输出范围在-1到1内。 深度学习还包括多种网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网路（LSTM）。其中，卷积神经网络适合处理图像等具有网格结构的数据，并能有效提取空间特征；而RNN及LSTM则擅长处理序列数据，因为它们能够存储先前的信息。 深度学习的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、语音处理、自然语言理解以及强化学习。例如，在图像领域中通过训练CNN模型可以达到人类水平的准确度；在语音方面，则可以通过转换声音为文本实现诸如语音合成和识别等功能；而在NLP（自然语言处理）上则能解决机器翻译及情感分析等问题，同时在AI竞技如AlphaGo和机器人智能控制等方面强化学习也有重要应用。 该领域的数学基础包括线性代数、概率统计以及微积分等。其中，线性代数提供了矩阵与向量操作的能力；概率统计为处理不确定性问题提供工具；而微积分为优化算法中计算损失函数的梯度提供了方法。 深度学习中的优化策略包含梯度下降及其变体如随机梯度下降（SGD）和Adam等。这些技术通过利用损失函数关于参数变化的信息来调整权重，以达到最小化目标的目的。 训练数据需要进行预处理步骤包括特征提取、增强以及归一化等操作。其中，特征提取将原始信息转化为适合深度学习模型的格式；增强则增加样本多样性提高泛化能力；而归一化则是通过标准化输入范围加速训练过程。 评估模型性能时会用到准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵和ROC曲线等多种指标。例如：准确率为预测正确的比例，召回关注实际正例被正确识别的比例，F1分为精确度与召回的调和平均数；而混淆矩阵则详细展示分类表现，ROC曲线在不同阈值下衡量模型性能。 此外，在理论研究及应用中还有诸如压缩技术、迁移学习以及对抗网络等高级主题。其中，压缩旨在减少存储需求并降低计算成本；迁移学习利用现有知识加速新任务的学习过程；对抗网络通过生成器与判别器的相互作用产生高质量样本。 以上仅是深度学习知识图谱的一个简要概述，并未涵盖所有细节和知识点。该领域的发展正在不断推动人工智能技术向前迈进，带来许多领域的变革性进步。
     
  • 基于知识图谱的POI推荐系统.zip
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    本项目构建了一个基于知识图谱的POI（兴趣点）推荐系统，通过整合和分析各类地点信息，提供个性化、精准化的旅游或本地探索建议。 基于知识图谱的POI推荐算法源码包括DeepMove等实现方案。
     
  • Resume_Recommender: 基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统
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    简介：Resume_Recommender是一款创新的简历推荐工具，结合了知识图谱与人工神经网络技术，旨在为用户提供精准、个性化的职位匹配建议。 Resume_Recommender 是一个基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统。由于涉及数据隐私问题，真实的数据集无法提供。 技术栈方面，前端使用echarts.js（未来会考虑用vue进行改写），后端则采用了Python Django框架；在特征处理阶段，技能相关的特征通过构建的知识图谱进行处理，该知识图谱是基于neo4j数据库建立的。系统的流程包括先做二分类筛选，然后对筛选出正样本进一步排序；其中，二分类模型采用深度神经网络（DNN）并使用Keras框架训练，在线上应用时直接调用已保存为h5格式的model文件进行预测；而排序则基于随机森林算法中的特征重要性指标完成。 系统演示包括以下几个页面：首页展示原始简历、查看原始简历详情页、统计分析图表展示页以及项目简介和招聘信息分析页面。最后，还有专门用于显示推荐结果的简历推荐结果页面。
     
  • 基于Python和知识图谱的推荐系统的设计与实现
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    本论文提出了一种基于Python编程语言及知识图谱技术的创新性推荐系统设计，并详细阐述了其实现过程。该研究结合了先进的数据处理方法，以提升用户个性化体验为目标，通过构建丰富的语义关联网络来优化推荐效果，为同类应用提供了新的思路和实践指导。 基于Python与知识图谱的推荐系统设计与实现
     
  • 基于Python和Django的深度学习音乐推荐系统的研究与实现.zip
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    本研究探讨并实现了基于Python及Django框架的深度学习音乐推荐系统，通过分析用户行为数据，优化个性化推荐算法，提升用户体验。 基于Python和Django的深度学习音乐推荐系统的实现包括以下步骤： 1. 安装所需的Python依赖：pymysql、Django、surprise 和 simpleui ，使用pip install命令进行安装。 2. 创建数据库，命名为db_music，并执行SQL语句以创建必要的表结构。这可以通过打开并运行名为db_music.sql的文件来完成。 3. 解压源代码压缩包music_recommend.zip，并修改其中的settings.py 文件，将MySQL 数据库用户名和密码设置为自己的信息。 4. 使用命令`python manage.py runserver 8000`启动服务器。 5. 在浏览器中访问音乐网站前台页面：http://127.0.0.1:8000 和后台管理界面：http://127.0.0.1:8000/admin。
     
  • 基于知识图谱的搜索和推荐系统
    优质
    本研究聚焦于开发先进的搜索与推荐技术，利用知识图谱深度解析用户需求及内容关联性，旨在提供个性化、精准的信息服务体验。 复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐。
     
  • 基于知识图谱的推荐方法及系统
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    本研究提出了一种创新的知识图谱驱动的推荐方法和系统，通过深度整合用户与实体间的复杂关系网络来优化个性化内容推荐。 数据稀疏性和冷启动问题是当前推荐系统面临的主要挑战之一。以知识图谱形式提供的附加信息能够在一定程度上缓解这些问题，并提高推荐的准确性。本段落综述了近期提出的利用知识图谱改进推荐方法的研究成果，根据知识图谱的来源与构建方式以及在推荐系统中的应用途径，提出了相应的分类框架，并分析了该领域的研究难点。此外，文章还列举了一些常用的文献数据集。最后探讨了未来可能具有价值的研究方向。