[發明專利]人才推薦方法和裝置

有效

• 申請號: 201710497014.2
• 申請日: 2017-06-26
• 公開（公告）號: CN107315807B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 李微;王澤華;吳志成;張健;徐銜;郭曉茹
• 申請（專利權）人: 三螺旋大數據科技（昆山）有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/9535
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 蘇勝

1.一種人才推薦方法，其特征在于，包括：

從預設的數據庫中獲取文本數據；其中，所述文本數據至少包括文章、論文和網頁文本中的一種；

根據所述文本數據的發布時間，對所述文本數據進行分類；

采用分層狄利克雷過程的方式，對每個類型對應的所述文本數據進行主題提取處理；

根據處理結果，獲取當前時間段的熱門主題；

將所述熱門主題對應的所述文本數據的作者作為人才進行推薦；

所述根據所述文本數據的發布時間，對所述文本數據進行分類的步驟，包括：

提取所述文本數據的發布時間；

將所述發布時間分別與預先設置的多個時間段進行匹配；

根據匹配結果確定所述文本數據所屬的時間段；

所述采用分層狄利克雷過程的方式，對每個類型對應的所述文本數據進行主題提取處理的步驟，包括：

逐一獲取每個時間段對應的所述文本數據；

采用分層狄利克雷過程的方式，對每個時間段對應的所述文本數據進行主題提取處理，生成每個時間段對應的主題；

所述根據處理結果，獲取當前時間段對應的熱門主題的步驟，包括：

計算各個時間段內所述主題的出現頻率，生成所述主題的演變規律；其中，所述演變規律為所述主題的出現頻率與各個時間段的對應關系；

根據所述主題的所述演變規律，確定當前時間段對應的熱門主題。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述熱門主題對應的所述文本數據的作者作為人才進行推薦的步驟，包括：

獲取所述熱門主題對應的所述文本數據的作者；

按照預設的排序條件，對所述作者進行排序；其中，預設的排序條件至少包括同一作者的所述文本數據的數量和所述文本數據的權重值中的一種；

將排序結果滿足預設閾值的所述作者作為人才進行推薦。

3.一種人才推薦裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于從預設的數據庫中獲取文本數據；其中，所述文本數據至少包括文章、論文和網頁文本中的一種；

分類模塊，用于根據所述文本數據的發布時間，對所述文本數據進行分類；

主題提取模塊，用于采用分層狄利克雷過程的方式，對每個類型對應的所述文本數據進行主題提取處理；

主題獲取模塊，用于根據處理結果，獲取每個類型對應的熱門主題；

人才推薦模塊，用于將所述熱門主題對應的所述文本數據的作者作為人才進行推薦；

所述分類模塊，包括：

時間提取單元，用于提取所述文本數據的發布時間；

匹配單元，用于將所述發布時間分別與預先設置的多個時間段進行匹配；

確定單元，用于根據匹配結果確定所述文本數據所屬的時間段；

所述主題提取模塊，包括：

數據獲取單元，用于逐一獲取每個時間段對應的所述文本數據；

主題提取單元，用于采用分層狄利克雷過程的方式，對每個時間段對應的所述文本數據進行主題提取處理，生成每個時間段對應的主題；

所述主題獲取模塊，包括：

計算單元，用于計算各個時間段內所述主題的出現頻率，生成所述主題的演變規律；其中，所述演變規律為所述主題的出現頻率與各個時間段的對應關系；

主題確定單元，用于根據所述主題的所述演變規律，確定當前時間段對應的熱門主題。

4.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述人才推薦模塊，包括：

作者獲取單元，用于獲取所述熱門主題對應的所述文本數據的作者；

排序單元，用于按照預設的排序條件，對所述作者進行排序；其中，預設的排序條件至少包括同一作者的所述文本數據的數量和所述文本數據的權重值中的一種；

人才推薦單元，用于將排序結果滿足預設閾值的所述作者作為人才進行推薦。