【摘 要】
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本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准，接着分析了推荐系统中典型的推荐算法，并对算法进了了比较分析，最后，依据比较分析结果结合大学生就业数据进行总结。互联网技术迅猛发展的今天，社会已经进入到了信息化与网络时代，人们每天接收、发送的信息数量都在爆炸式增长。在这种环境下，个性化的推荐系统能够发挥很大的作用。并且高质量的推荐算法直接影响到推荐系统的推荐成绩
【基金项目】
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吉林动画学院2019年科学技术研究项目“基于Hadoop技术的大学生个性化就业系统实现研究”（2019004）的研究成果；
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本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准，接着分析了推荐系统中典型的推荐算法，并对算法进了了比较分析，最后，依据比较分析结果结合大学生就业数据进行总结。互联网技术迅猛发展的今天，社会已经进入到了信息化与网络时代，人们每天接收、发送的信息数量都在爆炸式增长。在这种环境下，个性化的推荐系统能够发挥很大的作用。并且高质量的推荐算法直接影响到推荐系统的推荐成绩。本文以大学生个性化就业问题为例，对协同过滤算法、基于内容推荐算法、基于关联规则推荐算法、基于知识的推荐算法及混合推荐算法等常用推荐算法进行研究，对推荐算法的优势、缺陷进行分析有助于解决大学生就业等社会问题。
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