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[發(fā)明專利]職業(yè)信息匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911414231.6 申請(qǐng)日: 2019-12-31
公開(公告)號(hào): CN111192025A 公開(公告)日: 2020-05-22
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 胡永春;龍美霖;徐錦才;柯維海;趙丁燦;胡永松;雷艷 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 廣東德誠科教有限公司
主分類號(hào): G06Q10/10 分類號(hào): G06Q10/10
代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224 代理人: 毛丹
地址: 526040 廣東省肇慶市*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 職業(yè) 信息 匹配 方法 裝置 計(jì)算機(jī) 設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì)
【說明書】:

本申請(qǐng)涉及一種職業(yè)信息匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:接收職業(yè)信息查詢指令,所述職業(yè)信息查詢指令攜帶了用戶標(biāo)識(shí);根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取歷史多維度信息,對(duì)所述歷史多維度信息進(jìn)行特征提取,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的特征向量;將所述特征向量輸入分類模型,得到多個(gè)類別特征標(biāo)簽;利用多個(gè)所述類別特征標(biāo)簽生成對(duì)應(yīng)的用戶畫像信息;將所述用戶畫像信息與多種職業(yè)信息進(jìn)行匹配,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)匹配的職業(yè)。采用本方法能夠?qū)γ總€(gè)用戶的職業(yè)信息進(jìn)行準(zhǔn)確的測評(píng),避免了因測評(píng)信息不完整而導(dǎo)致無法準(zhǔn)確的匹配,有效的提高職業(yè)測評(píng)準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)人才資源的合理分配。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種職業(yè)信息匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,促進(jìn)了越來越多的新興產(chǎn)業(yè),新的產(chǎn)業(yè)也會(huì)促進(jìn)職業(yè)類型的不斷豐富,因此職業(yè)的分工也更加精細(xì)化,不同類型的職業(yè)要求匹配的職業(yè)能力也不同,對(duì)每個(gè)求職者進(jìn)行有效的職業(yè)測評(píng),能將不同類型的人才資源進(jìn)行合理的分配。

然而,目前的職業(yè)測評(píng)方式,由于測評(píng)數(shù)據(jù)的局限性,使得測評(píng)信息不完整,導(dǎo)致對(duì)求職者的職業(yè)能力信息分析不夠全面,使得職業(yè)測評(píng)的準(zhǔn)確性不足。

發(fā)明內(nèi)容

基于此,有必要針對(duì)上述技術(shù)問題,提供一種能夠?qū)μ岣呗殬I(yè)測評(píng)準(zhǔn)確性的職業(yè)信息匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一種職業(yè)信息匹配方法,所述方法包括:

接收職業(yè)信息查詢指令,所述職業(yè)信息查詢指令攜帶了用戶標(biāo)識(shí);

根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取歷史多維度信息,對(duì)所述歷史多維度信息進(jìn)行特征提取,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的特征向量;

將所述特征向量輸入分類模型,得到多個(gè)類別特征標(biāo)簽;

利用多個(gè)所述類別特征標(biāo)簽生成對(duì)應(yīng)的用戶畫像信息;

將所述用戶畫像信息與多種職業(yè)信息進(jìn)行匹配,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)匹配的職業(yè)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中,所述根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取歷史多維度信息包括:

根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)的注冊(cè)信息;

通過社交網(wǎng)頁爬取與所述用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的社交信息;

通過征信平臺(tái)獲取與所述用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的征信信息。

在其中一個(gè)實(shí)施例中,所述根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取歷史多維度信息,對(duì)所述歷史多維度信息進(jìn)行特征提取包括:

利用詞庫模型對(duì)所述歷史多維度信息進(jìn)行特征提取;

將所述歷史多維度信息分別轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的詞向量,對(duì)所述詞向量進(jìn)行合并,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的特征向量。

在其中一個(gè)實(shí)施例中,所述將所述用戶畫像信息與多種職業(yè)信息進(jìn)行匹配,得到與所述用戶標(biāo)識(shí)匹配的職業(yè)包括:

從數(shù)據(jù)庫中獲取多種職業(yè)數(shù)據(jù)信息;

將所述用戶畫像信息與多種所述職業(yè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行相似度匹配;

將相似度大于閾值的職業(yè)數(shù)據(jù)信息標(biāo)記為待推薦職業(yè)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中,所述將所述用戶畫像信息與多種所述職業(yè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行相似度匹配包括:

獲取所述用戶畫像信息中每個(gè)類別特征標(biāo)簽的權(quán)重等級(jí);

利用散列函數(shù)對(duì)所述用戶畫像信息、多種所述職業(yè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換,得到對(duì)應(yīng)的用戶畫像信息序列、多種所述職業(yè)數(shù)據(jù)信息序列;

根據(jù)每個(gè)所述類別特征標(biāo)簽的權(quán)重等級(jí),對(duì)所述用戶畫像信息序列進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,得到對(duì)應(yīng)的加權(quán)用戶畫像信息序列;

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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