Status polaczenia z baza danych
Sprawdzam...
Dostepne endpointy API
| Metoda | Endpoint | Opis |
|---|---|---|
| GET | /api/health | Status serwera i bazy |
| GET | /api/users | Lista uzytkownikow |
| POST | /api/users | Dodaj uzytkownika |
| GET | /api/users/:id/umiejetnosci | Umiejetnosci kandydata |
| GET | /api/firmy | Lista firm |
| GET | /api/rekrutacje | Lista rekrutacji |
| POST | /api/rekrutacje | Dodaj rekrutacje z wymaganiami |
| GET | /api/umiejetnosci | Slownik umiejetnosci |
| GET | /api/dopasowanie/kandydat/:userId | Najlepsze oferty dla kandydata |
| GET | /api/dopasowanie/rekrutacja/:id | Ranking kandydatow dla oferty |
| POST | /api/aplikacje | Aplikuj na rekrutacje |
Najlepsze oferty dla kandydata
Ranking kandydatow dla oferty
Jak dziala algorytm?
Oryginalny algorytm z Firebase obliczal iloczyn skalarny wektorow umiejetnosci:
wynik_dot = Σ (level_kandydata[i] × level_wymagany[i])
Ta wersja dodaje rowniez cosinus similarity (normalizacja), ktora rozwiazuje problem z faworyzowaniem dlugich wektorow:
wynik_cosinus = dot_product / (|kandydat| × |rekrutacja|) × 100%
Lista rekrutacji
Kliknij Odswiez aby zaladowac
Lista uzytkownikow
Kliknij Odswiez