大学生就业诚信教育论

大胆地对大学生就业诚信教育相关问题展开了论述和分析 ,以期对如何加强大学生就业诚信教育有所裨益。随着我国高等教育改革的不断深入 ,加强大学生就业诚信教育不仅是高等教育的本质以及市场经济的本质昭示 ,而且是当前我国大学生就业诚信的严重缺失的必然要求。     

安徽经济增长与就业压力

近年来，我国经济增长速度始终保持在7％～8％，但城镇登记失业率则由2001年底的3．1％上升到目前的4．2％。安徽省1999至2003年之间经济增长速度分别为8．4％、8．3％、713％、8．9％、9．2％。相应各年份的城镇登记失业率分别为3．5％、3．4％、3．6％、4％、4．1％。据国家统计局测算，在20世纪80年代，经济每增长1个百分点，可增加240万个就业岗位。     

大学毕业生就业生态问题及对策

就业生态指大学毕业生的就业期待、高等教育的培养预期与社会对人才的需求程度所构成的相互矛盾或协调的生态系统。这一生态系统中存在着三个层次的生态圈，即观念生态圈、行为生态圈、社会生态圈。观念生态圈的失衡、行为生态圈的错位、社会生态圈的失范是造成大学生就业难的生态原因。解决的办法，就是不断优化就业生态，改变观念生态圈的失衡；实行政策倾向，修正行为生态圈的错位；加快文化制度建设，扭转社会生态圈的失范。     

对当前大学毕业生就业难现状的一些分析与思考

大学生就业难问题,已经成为越来越引起全社会关注和大学生焦虑的热点问题之一.本文详细论证分析了目前我国大学生就业难的现状及其成因,并从政府、社会、用人单位、高校和毕业生等几个方面,提出了解决大学生就业难的办法和途径.     

高新技术的发展与我国劳动就业的对策

高新技术与劳动就业是我国社会经济发展的两大战略问题。高新技术的发明和应用促进着经济的发展、改变着社会的生活 ,从而影响与经济和社会生活广泛联系的劳动就业。本文从高新技术的广泛影响出发 ,深入分析高新技术的发展对我国就业结构和就业形势的影响 ,并针对高新技术的发展引起的结构性失业现象提出我国应该采取的有效对策。     

基于文本分类的农业种植信息集成推荐方法研究

目前网络上存在着海量的农业信息,但是对于广大农民来说信息得不到有效的利用,迫切需要对信息进行集成推荐.针对网络上的农业种植方面的文本信息进行了深入研究,该系统首先利用爬虫技术自动地爬取海量农业种植信息,经清洗整理后构建数据集语料库.其次利用机器学习中KNN方法找到每个样本的k近邻对文章进行聚类,通过TF-IDF方法提取出关键词并构造词频矩阵,然后从文本中构建特征向量,进而对相似文档进行分类,最后将加权值经排序后的结果推荐给用户.该系统实现了对农业文本进行准确的自动分类以及自动提取出文章摘要,并对相似文章进行推荐展示的效果.     

《少儿科技》,连续六年入选农家书屋重点报刊推荐目录

正春节前夕,国家新闻出版广电总局公布了《2013-2014年农家书屋重点出版物推荐目录》。《少儿科技》脱颖而出,再度入选重点报纸期刊推荐目录。自2009年以来,本刊已连续六年入选该目录。农家书屋是为满足农民群众的文化需要,在行政村建立的公益性文化服务设施。每个农家书屋都配     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

手机媒体对大学生就业工作的影响及对策分析

随着3G、4G时代的到来,手机媒体整合了传统媒体的功能,成为人们生活不可或缺的一部分。大学生作为手机媒体的使用主体,在求职和就业准备中频繁和广泛的享用着移动互联网的各种便利。面对手机媒体在就业工作中日益重要的作用,高校的就业指导工作需要积极关注,探索3G、4G背景下工作的新途径。     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.