确定行业相似性以增强职位搜索制造技术

提出了用于通过添加其它类似行业来扩展包括行业的职位搜索的方法、系统和计算机程序。一种方法识别社交网络中的成员的职位名称，并利用机器学习程序执行职务名称的语义分析，以识别职务名称之间的相似性系数。机器学习程序利用社交网络数据来识别相似性系数。此外，该方法包括用于以下的操作：从第一成员接收包括查询职位名称的职位搜索查询，以及使用与查询职位名称类似的职位名称来扩展职位搜索查询。该方法还包括用于以下的操作：执行扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果，以及用于在显示器上呈现最佳职位结果中的一个或多个职位结果。

Identify industry similarities to enhance job search

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】确定行业相似性以增强职位搜索相关申请的交叉引用本国际申请要求享受2016年12月15日提交的美国专利申请序列号No.15/379,641的优先权，故以引用方式将该申请的全部内容并入本文。
概括地说，本文所公开的主题涉及用于为社交网络的成员查找优质职位供应的方法、系统和程序。
技术介绍
一些社交网络向其成员提供职位招聘信息。成员可以通过输入职位搜索查询来执行职位搜索，或者社交网络可以建议用户可能感兴趣的职位。但是，当前的职位搜索方法可能会错过成员的宝贵机会，这是因为职位搜索引擎将搜索限制于特定参数。例如，职位搜索引擎可以查找与简档中的成员名称的匹配，但是可能存在与该成员感兴趣的不同名称相关联的优质职位。附图说明附图中的各个附图仅示出了本公开内容的示例性实施例，但不能将其视作为限制本专利技术的保护范围。图1是根据一些示例性实施例，示出包括社交网络服务器的网络化系统的框图。图2是根据一些示例性实施例，包括职位推荐的用户界面的屏幕截图。图3是根据一些示例性实施例的用户简档视图的屏幕截图。图4根据一些示例性实施例，示出了用于存储职位和成员信息的数据结构。图5根据一些示例性实施例，示出了用于基于匹配的成员名称和职位名称的职位搜索的方法。图6根据一些示例性实施例，示出了用于基于语义分析来识别名称之间的相似性的方法。图7根据一些示例性实施例，示出了用于识别职位和成员行业之间的相似性的方法。图8根据一些示例性实施例，示出了用于识别成员技能之间的相似性的方法。图9根据一些示例性实施例，示出了用于扩展具有类似行业的职位搜索查询的方法。图10示出了根据一些示例性实施例的用于扩展具有类似成员技能的职位搜索查询的方法。图11根据一些示例性实施例，示出了用于扩展具有类似名称的职位搜索查询的方法。图12根据一些示例性实施例，示出了用于扩展具有类似名称、技能和行业的职位搜索查询的方法。图13示出了用于实现示例性实施例的社交网络服务器。图14是根据一些示例性实施例，示出与职位搜索引擎的改进的用户交互的图。图15是根据一些示例性实施例，用于通过添加与职位搜索中输入的职位名称类似的名称来扩展职位搜索的方法的流程图。图16是根据一些示例性实施例，示出可以安装在机器上的软件架构的例子的框图。图17根据示例性实施例，示出了计算机系统形式的机器的图形表示，其中在该计算机系统中，可以执行一组指令以使机器执行本文所讨论的方法中的任何一种或多种。具体实施方式示例性方法、系统和计算机程序针对于通过添加与在职位搜索中输入的职位名称类似的名称，来扩展职位搜索。示例只代表可能的变型。除非另外明确地说明，否则组件和功能是可选的，并且可以进行组合或细分，操作可以按顺序地变化或者进行组合或细分。在下面的描述中，为了便于解释起见，阐述了许多特定的细节以提供对示例性实施例的透彻理解。但是，对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，可以在不使用这些具体细节的情况下实现本专利技术的主题。本文给出的实施例利用深度学习技术(例如，Word2vec工具)来增强职位搜索和职位推荐的效能。例如。如果成员和职位具有不同的名称，则一些职位搜索方法不能使成员与职位相匹配，但该职位名称与成员的名称是紧密相关的。例如，虽然使用“词袋表示(bag-of-wordsrepresentation)”的“软件工程师”的矢量表示与“应用程序开发人员”的矢量完全不同，但这些表达式在语义上是相似的。通过获知成员简档和职位简档中使用的文本的语义含义，大大地提高了职位搜索功能。在一个方面，获得职位名称之间的相似性，并且在执行职位搜索时，使用职位名称相似性来发现与职位搜索中与职位名称类似的职位名称相关联的职位。一种方法识别社交网络中的成员的职位名称，利用机器学习程序执行职位名称的语义分析，以识别职位名称之间的相似性系数。机器学习程序利用社交网络数据来识别相似性系数。此外，该方法包括用于以下的操作：从第一成员接收包括查询职位名称的职位搜索查询，以及使用与查询职位名称类似的职位名称来扩展职位搜索查询。该方法还包括用于以下的操作：执行扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果，以及用于在显示器上呈现最佳职位结果中的一个或多个职位结果。一种方法包括：用于由具有一个或多个处理器的社交网络服务器访问多个职位申请的操作，其中每个职位申请由成员为了公司中的职位而提交，并且该成员具有来自多个行业的成员行业，该职位具有来自多个行业的就业行业。该方法还包括：用于通过机器学习程序执行职位申请的语义分析以识别所述多个行业之间的相似性系数的操作，以及用于从第一成员接收职位搜索查询的操作，其中职位搜索查询包括来自所述多个行业的查询行业。使用与查询行业类似的行业来扩展职位搜索查询，社交网络服务器执行扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果。该方法还包括：用于在显示器上呈现最佳职位结果中的一个或多个职位结果的操作。一个通常方面包括社交网络服务器，其包括具有指令的存储器、存储包括来自多个行业的成员行业的成员信息的成员数据库、存储多个职位申请的职位数据库、以及一个或多个计算机处理器。每个职位申请由成员针对公司中的职位来提交，其中该职位具有来自所述多个行业的职位行业。当所述指令由一个或多个计算机处理器执行时，使所述一个或多个计算机处理器执行包括以下的操作：访问所述多个职位申请；通过机器学习程序执行职位申请的语义分析以识别所述多个行业之间的相似性系数；从第一成员接收职位搜索查询，其中职位搜索查询包括来自所述多个行业的查询行业；使用与查询行业类似的行业来扩展职位搜索查询；执行扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果；并且在显示器上呈现一个或多个最佳职位结果。一个通常方面包括一种包含指令的非临时性机器可读存储介质，其中当所述指令由机器执行时使所述机器执行包括以下的操作：由具有一个或多个处理器的社交网络服务器访问多个职位申请，其中每个职位申请由成员为了公司中的职位而提交，并且该成员具有来自多个行业的成员行业，该职位具有来自多个行业的就业行业。此外，所述存储介质还包括：由所述社交网络服务器通过机器学习程序执行职位申请的语义分析以识别所述多个行业之间的相似性系数，以及由所述社交网络服务器从第一成员接收职位搜索查询，其中职位搜索查询包括来自所述多个行业的查询行业。此外，所述存储介质还包括：由所述社交网络服务器使用与查询行业类似的行业来扩展职位搜索查询；由所述社交网络服务器执行扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果；并且使得在显示器上呈现一个或多个最佳职位结果。图1是根据一些示例性实施例，示出包括社交网络服务器112的网络化系统的框图，其示出了高层级基于客户端-服务器的网络架构102的示例性实施例。社交网络服务器112经由网络114(例如，互联网或广域网(WAN))向一个或多个客户端设备104提供服务器侧功能。例如，图1示出了web浏览器106(例如，由公司开发的Internet浏览器)、客户端应用程序108和在客户端设备104上执行的社交网络客户端110。社交网络服务器112还与提供对一个或多个数据库116-124的访问的一个或多个数据库服务器126通信地耦合。客户端设备104可以包括但不限于：移动电话、桌面型计算机、膝上型计算机、便携式数字助理(PDA)、智能电话、平板设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，其包括：由具有一个或多个处理器的社交网络服务器识别社交网络中的成员的多个职位名称；由所述社交网络服务器利用机器学习程序对所述多个职位名称执行语义分析，以识别所述多个职位名称之间的相似性系数，所述机器学习程序利用社交网络数据来识别所述相似性系数；由所述社交网络服务器从第一成员接收职位搜索查询，所述职位搜索查询包括来自所述多个职位名称的查询职位名称；由所述社交网络服务器使用与所述查询职位名称类似的职位名称来扩展所述职位搜索查询；由所述社交网络服务器执行所述扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果；以及使得在显示器上呈现最佳职位结果中的一个或多个职位结果。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.12.15 US 15/379,6411.一种方法，其包括：由具有一个或多个处理器的社交网络服务器识别社交网络中的成员的多个职位名称；由所述社交网络服务器利用机器学习程序对所述多个职位名称执行语义分析，以识别所述多个职位名称之间的相似性系数，所述机器学习程序利用社交网络数据来识别所述相似性系数；由所述社交网络服务器从第一成员接收职位搜索查询，所述职位搜索查询包括来自所述多个职位名称的查询职位名称；由所述社交网络服务器使用与所述查询职位名称类似的职位名称来扩展所述职位搜索查询；由所述社交网络服务器执行所述扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果；以及使得在显示器上呈现最佳职位结果中的一个或多个职位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，扩展所述职位搜索查询还包括：确定与所述查询职位名称的相似性系数大于预定阈值的职位名称。3.根据权利要求2所述的方法，其中，扩展所述职位搜索查询还包括：将所确定的职位名称添加到所述职位搜索查询以获得所述扩展的职位搜索查询。4.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述语义分析还包括：识别所述多个名称中的词；为每个词分配一个矢量；计算每个词的压缩矢量，使得具有相似含义的词具有彼此接近的矢量；以及对于具有多个词的名称，通过对所述名称中的所述词的所述压缩矢量进行聚合来计算组合矢量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述社交网络数据包括以下各项中的一个或多个：成员简档数据、所述社交网络中的成员活动数据、职位申请数据、职位发布数据、以及公司数据。6.根据权利要求1所述的方法，其中，第一职位名称和第二职位名称之间的所述相似性系数是对所述第一职位名称和所述第二职位名称之间的相似性进行量化的实数。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：由所述社交网络服务器解析所述搜索查询以识别多个词；以及检测所述多个词中的一个或多个词与所述查询职位名称相关联。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述扩展的职位搜索查询是通过使用包括所述职位名称和所述成员职位名称的所识别特征进行训练的机器学习算法来执行的。9.根据权利要求1所述的方法，还包括：在执行所述扩展的职位搜索查询之后，对来自所述多个职位结果中的每个职位结果进行评分；以及基于所述评分对所述多个职位结果进行排序。10.根据权利要求1所述的方法，还包括：在没有接收到职位搜索查询的情况下识别对第二成员的职位推荐，所述识别职位推荐包括：访问所述第二成员的简档数据，所述简档数据包括第二成员职位名称；识别与所述第二成员职位名称相似的职位名称；由所述社交网络服务器基于所述第二成员的所述简档数据和与所述第二成员职位名称相似的所识别的职位名称，来执行职位搜索；以及使得在显示器上呈现来自所述职位搜索的一个或多个结果。11.一种社交网络服务器，其包括：具有指令的存储器；存储成员信息的成员数据库，所述成员信息包括来自多个职位名称的成员职位名称；存储社交网络数据的社交网络数据库；以及一个或多个计算机处理器，其中，在所述指令由所述一个或多个计算机处理器执行时，使所述一个或多个计算机处理器执行包括以下的操作：利用机器学习程序对所述多个职位名称执行语义分析，以识别所述多个职位名称之间的相似性系数，所述机器学习程序利用所述社交网络数据来识别所述相似性系数；从第一成员接收职位搜索查询，所述职位搜索查询包括来自所述多个职位名称的查询职位名称；使用与所述查询职位名称类似的职位名称来扩展所述职位搜索查询；执行所述扩展的职位搜索查询以生成多个职位结果；以及使得在...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·格罗弗，D·阿里亚，G·文卡塔拉曼，K·麦克玛纳斯，张梁，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US