[發明專利]一種志愿推薦方法、裝置、服務器及計算機可讀存儲介質在審
| 申請號： | 202011312553.2 | 申請日： | 2020-11-20 |
| 公開（公告）號： | CN112330510A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發明（設計）人： | 聶鐳;齊凱杰;聶穎 | 申請（專利權）人： | 龍馬智芯（珠海橫琴）科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q50/20 | 分類號： | G06Q50/20;G06F16/951;G06F16/9535;G06F16/958;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 519031 廣東省珠海市橫琴新區環島*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 志愿 推薦 方法 裝置 服務器 計算機 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種志愿推薦方法，其特征在于，包括：
獲取用戶特征信息；
利用預設的深度學校模型預測與所述用戶特征信息匹配的待推薦職業；
通過預設的知識圖譜查找與所述待推薦職業關聯的待推薦專業；
查找與所述待推薦專業對應的待推薦學校；
推薦所述待推薦專業以及與所述待推薦專業對應的待推薦學校至用戶。
2.如權利要求1所述的一種志愿推薦方法，其特征在于，利用預設的深度學校模型預測與所述用戶特征信息匹配的待推薦職業，包括：
根據所述用戶特征信息形成所述用戶的用戶畫像；
將所述用戶畫像輸入至所述預設的深度學校模型，得到與所述用戶特征信息匹配的待推薦職業。
3.如權利要求2所述的一種志愿推薦方法，其特征在于，根據所述用戶特征信息形成所述用戶的用戶畫像，包括：
識別所述用戶特征信息，得到所述用戶特征信息的第一特征向量值；
聚合所述第一特征向量值得到特征向量序列值，所述特征向量序列值用于表征所述用戶的用戶畫像。
4.如權利要求2所述的一種志愿推薦方法，其特征在于，所述預設深度學校模型包括特征提取器、二分類處理器；
將所述用戶畫像輸入至所述預設的深度學校模型，得到與所述用戶特征信息匹配的待推薦職業，包括：
將所述特征向量序列值輸入至所述特征提取器，從所述二分類處理器得到表征所述待推薦職業的第二特征向量值。
5.如權利要求1-4任一項所述的一種志愿推薦方法，其特征在于，推薦所述待推薦專業以及與所述待推薦專業對應的待推薦學校至用戶，包括：
對同一所述待推薦專業對應的至少一個待推薦學校進行優先級決策；
按所述優先級決策得到的順序所述待推薦專業以及與所述待推薦專業對應的待推薦學校。
6.一種志愿推薦裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取用戶特征信息；
預測模塊，用于利用預設的深度學校模型預測與所述用戶特征信息匹配的待推薦職業；
第一查找模塊，用于通過預設的知識圖譜查找與所述待推薦職業關聯的待推薦專業；
第二查找模塊，用于查找與所述待推薦專業對應的待推薦學校；
推薦模塊，用于推薦所述待推薦專業以及與所述待推薦專業對應的待推薦學校至用戶。
7.一種服務器，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至5任一項所述的方法。
8.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述的方法。
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