人工智能在大学生就业推荐算法优化中的技术研究

旭 苗(辽宁省就业和人才服务中心，中国)

摘要

在高校毕业生规模持续扩大与就业市场结构性矛盾日益突出的双重背景下，精准高效的就业推荐成为缓解大学生就业难、提升人力资源配置效率的关键抓手。本文聚焦传统大学生就业推荐算法存在的冷启动、特征挖掘不深入、同质化推荐及动态适应性不足等核心痛点，以人工智能技术为驱动，构建“多维度特征融合-深度学习建模-动态反馈优化”三维算法优化体系。本研究旨在为高校就业服务平台与招聘企业提供了可落地的技术方案，助力提升就业推荐的精准性与个性化水平，推动就业市场资源优化配置，为缓解结构性就业矛盾提供技术支撑。

关键词

人工智能；大学生就业；推荐算法；特征融合；深度学习

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/jxffcxysj.v8i22.34208