[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推薦方法、裝置及終端設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910525731.0
• 申請日: 2019-06-18
• 公開（公告）號: CN110297973A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賈微微
• 申請（專利權(quán)）人: 中國平安財產(chǎn)保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q10/10
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本申請公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推薦方法、裝置及終端設(shè)備，方法包括：獲取多個應(yīng)聘人員的人物畫像；應(yīng)聘人員與應(yīng)聘人員的人物畫像一一對應(yīng)；應(yīng)聘人員的人物畫像包括應(yīng)聘人員的多維度信息；對獲取到的所述多個應(yīng)聘人員的人物畫像分別進行特征提?。粚⑻崛〕龅牡谝惶卣鬏斎氲接?xùn)練好的訓(xùn)練模型，分別獲得多個應(yīng)聘人員的評分；多個應(yīng)聘人員中每一個應(yīng)聘人員的評分分別與每一個應(yīng)聘人員一一對應(yīng)從所述多個應(yīng)聘人員中確定出評分大于或等于預(yù)設(shè)閾值的目標應(yīng)聘人員。采用本申請，可快速及準確完成對海量的應(yīng)聘人員的初步篩選，提高了工作效率，節(jié)省了人力成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推薦方法、裝置及終端設(shè)備。

背景技術(shù)

目前互聯(lián)網(wǎng)的人才服務(wù)使得招聘由線下走到了線上，規(guī)模之大，前所未有，人才招聘網(wǎng)站動輒上百萬簡歷，相比于傳統(tǒng)的人才服務(wù)有時效長、成本低、觸及面廣等方面的優(yōu)勢，但是也存在著些許不足，如簡歷量大，不智能，精準匹配難以優(yōu)化，人力資源顧問(HR)在篩選簡歷階段就需要大量的重復(fù)勞動。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推薦方法、裝置及終端設(shè)備，可快速確定出應(yīng)聘人員是否符合企業(yè)的相應(yīng)崗位的要求，并快速、準確地完成對應(yīng)聘人員的初步篩選，提高了工作效率，也節(jié)省了人力成本。

第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推薦方法，該方法包括：

獲取多個應(yīng)聘人員的人物畫像；應(yīng)聘人員與所述應(yīng)聘人員的人物畫像一一對應(yīng)；所述應(yīng)聘人員的人物畫像包括所述應(yīng)聘人員的多維度信息；

對獲取到的所述多個應(yīng)聘人員的人物畫像分別進行特征提取；

將提取出的第一特征輸入到訓(xùn)練好的訓(xùn)練模型，分別獲得所述多個應(yīng)聘人員的評分；所述多個應(yīng)聘人員中每一個應(yīng)聘人員的評分分別與所述每一個應(yīng)聘人員一一對應(yīng)；

從所述多個應(yīng)聘人員中確定出評分大于或等于預(yù)設(shè)閾值的目標應(yīng)聘人員。

結(jié)合第一方面，在一些可能的實施例中，

所述將提取出的第一特征輸入到訓(xùn)練好的訓(xùn)練模型之前，還包括：

獲取多個績優(yōu)的在職人員的人物畫像；

對獲取到的所述多個績優(yōu)的在職人員的人物畫像分別進行特征提?。?/p>

對提取出的第二特征進行訓(xùn)練以獲得所述訓(xùn)練好的訓(xùn)練模型，所述訓(xùn)練模型用于根據(jù)輸入的特征生成評分。

結(jié)合第一方面，在一些可能的實施例中，輸入到所述訓(xùn)練模型的特征與所述第二特征的相似度越高則所述訓(xùn)練模型生成的評分越高。

結(jié)合第一方面，在一些可能的實施例中，

所述獲取多個應(yīng)聘人員的人物畫像之前，還包括：

獲取多個應(yīng)聘人員的簡歷信息；所述簡歷信息包括以下至少一項：應(yīng)聘人員的年齡、性別、學(xué)歷、表達能力、工作技能、學(xué)歷、期望薪資、期望工作地區(qū)、應(yīng)聘崗位或?qū)I(yè)；

根據(jù)獲取到的所述多個應(yīng)聘人員的簡歷信息，對所述多個應(yīng)聘人員中每一個應(yīng)聘人員分別進行人物畫像，以生成所述每一個應(yīng)聘人員的人物畫像。

結(jié)合第一方面，在一些可能的實施例中，所述根據(jù)獲取到的所述多個應(yīng)聘人員的簡歷信息，在多個維度下，對所述多個應(yīng)聘人員中每一個應(yīng)聘人員分別進行人物畫像，以生成所述每一個應(yīng)聘人員的人物畫像，包括：

根據(jù)獲取到的所述多個應(yīng)聘人員的簡歷信息，篩選出每一個應(yīng)聘人員在多個維度下的信息；

通過崗位勝任素質(zhì)模型對每一個應(yīng)聘人員在多個維度下的信息進行訓(xùn)練，從而生成所述每一個應(yīng)聘人員的人物畫像。

結(jié)合第一方面，在一些可能的實施例中，