职业特点预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了职业特点预测方法及装置，获得待测试用户的工作者描述信息后，利用预先利用机器学习方法得到的工作者概率模型对该工作者描述信息进行匹配计算，最终得到与该工作者描述信息相匹配的工作者属性，即得到该待测试用户的工作者属性。用户可以通过线上方式直接获得自己的职业特点。该方法无需职业指导专家进行分析评价，即指导过程不依赖于职业指导专家资源，不受职业指导专家资源有限的影响以及地域限制，极大地提高了职业特点预测的速度及效率。

Prediction methods and devices of occupational characteristics

【技术实现步骤摘要】
职业特点预测方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及职业特点预测方法及装置。
技术介绍
职业指导工作，就是对求职者的认知能力、心里特点、行为习惯、职业兴趣、价值观等进行分析，从而判断出求职者的职业特性。求职者选择与自己的职业特性相匹配的工作岗位，以使求职者选择的工作岗位与自身具备的职业特性更匹配。目前的职业指导工作可以利用线上的职业特性测评系统完成，例如，求职者在线上回答问题得到评测结果，或者，可以在职业指导专家的办公场所进行书面答题，得到评测结果。然后，由职业指导专家进行分析评价，得到求职者的职业特性的评估结果。此种方式均需要专业的职业指导专家进行分析，并与求职者进行充分交流后，才能根据自己的经验对求职者提供有价值的帮助。其中，合格的职业指导专家非常有限，而且，受地域限制，远远不能满足广大求职者的需求。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供了一种职业特点预测方法及装置，以实现自动为求职者分析职业特性，不再依赖于职业指导专家，以满足职业指导者的需求。第一方面，本申请提供了一种职业特点预测方法，包括获取待测试用户的工作者描述信息，该工作者描述信息表征该待测试用户在工作方面具备的特点；依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相匹配的工作者实体，并确定该工作者实体所具备的工作者属性为该待测试用户的工作者属性；其中，所述工作者属性表征工作者自身具备的能够在工作职业中体现或使用的特点。可选地，所述方法还包括：依据工作者-岗位知识图谱，获得与该待测试用户的工作者属性相匹配的至少一个工作岗位实体，并向该待测试用户推荐所述至少一个工作岗位实体；其中，所述工作者-岗位知识图谱是每个所述工作者实体与相匹配的工作岗位实体之间的关联关系图谱，所述工作岗位实体表征具体的工作岗位。可选地，所述方法还包括：从当前招聘岗位中确定出岗位描述信息与所述至少一个工作岗位实体的岗位属性实体相匹配的至少一个招聘岗位；向所述待测试用户推荐所述至少一个招聘岗位。可选地，所述从当前招聘岗位中确定出岗位描述信息与所述至少一个工作岗位实体的岗位属性实体相匹配的至少一个招聘岗位，包括：针对所述当前招聘岗位中的任一招聘岗位，利用工作岗位概率模型，将该招聘岗位的描述信息与工作岗位实体的岗位属性实体进行匹配，得到第一匹配概率值，并将第一匹配概率值大于第一预设概率值的工作岗位实体确定为与该招聘岗位相匹配的至少一个工作岗位实体；确定出所述当前招聘岗位中所有招聘岗位所对应的工作岗位实体，得到招聘岗位与工作岗位实体的关联关系；当获得所述待测用户相匹配的至少一个工作岗位实体后，根据招聘岗位与工作岗位实体的关联关系查找到与该至少一个工作岗位实体对应的至少一个招聘岗位；其中，所述工作岗位概率模型包含多个不同类型的工作岗位实体，以及每个所述工作岗位实体所具备的工作岗位属性实体的统计概率，所述工作岗位属性实体表征所述工作岗位实体所具有的岗位特点。可选地，所述方法还包括：针对任意一个工作岗位实体，将岗位学习样本数据所包含的各个招聘岗位的岗位描述信息与该工作岗位实体的岗位属性实体进行匹配得到第二匹配概率值，并将该第二匹配概率值大于第二预设概率值的招聘岗位确定为该工作岗位实体相关联的工作岗位实例；统计该工作岗位实体所关联的全部工作岗位实例所具备的岗位属性实体的第二匹配概率值，得到该工作岗位实体对应的岗位属性实体的概率；统计工作岗位知识图谱中全部工作岗位实体关联的岗位属性实体的概率，得到所述工作岗位概率模型；其中，所述工作岗位知识图谱包含不同类型的工作岗位实体，以及每个工作岗位实体所具有的岗位属性实体的图谱。可选地，所述工作者概率模型包含多个工作者实体，以及每个工作者实体与对应的工作者属性之间的匹配概率；所述依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相匹配的工作者实体，包括：将所述待测试用户的工作者描述信息逐一与所述工作者概率模型中工作者实体对应的工作者属性进行匹配得到第三匹配概率值，并确定第三匹配概率值大于第三预设概率值的工作者实体为与该待测试用户相匹配的工作者实体。可选地，所述方法还包括：针对任意一个工作者实体，将工作者学习样本数据所包含的各个求职者的工作者描述信息与该工作者实体的工作者属性进行匹配计算得到第四匹配概率值，并将该第四匹配概率值大于第四预设概率值的求职者确定为该工作者实体相关联的工作者实例；统计所述工作者实体所关联的所有工作者实例所具备的工作者属性的匹配概率值，得到该工作者实体对应的工作者属性概率；统计工作者知识图谱中所有工作者实体关联的各个工作者属性的概率，得到所述工作者概率模型；其中，所述工作者知识图谱包含不同类型的工作者实体，以及每个所述工作者实体所具备的工作者属性的关系图谱。可选地，所述方法还包括：根据每个所述工作者实体相关联的工作者实例，确定与该工作者实例相匹配的工作岗位实例；依据所述工作岗位实例与工作岗位知识图谱中的工作岗位实体之间的关联属性，确定与每个所述工作者实体相关联的工作岗位实体，得到工作者-岗位知识图谱。可选地，所述方法还包括：创建不同维度的工作者属性类、每个所述工作者属性类所包含的工作者属性子类，以及每个所述工作者属性子类所包含的具体的工作者属性；创建不同类型的工作者实体，并建立每个所述工作者实体与至少一个工作者属性之间的关联属性，得到所述工作者知识图谱。可选地，所述方法还包括：创建不同维度的工作岗位属性类、每个所述工作岗位属性类所包含的工作岗位属性子类，以及每个所述工作岗位属性子类所包含的具体的工作岗位属性实体创建不同类型的工作岗位实体，并建立每个所述工作岗位实体与至少一个工作岗位属性实体的关联属性，得到所述工作岗位知识图谱；其中，所述工作岗位知识图谱包含不同类型的工作岗位实体，以及每个所述工作岗位实体所具备的岗位属性实体的关系图谱。第二方面，本申请提供了一种职业特点预测装置，包括第一获取模块，用于获取待测试用户的工作者描述信息，该工作者描述信息表征该待测试用户在工作方面具备的特点；查找模块，用于依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相匹配的工作者实体，并确定该工作者实体所具备的工作者属性为该待测试用户的工作者属性；其中，所述工作者属性表征工作者自身具备的能够在工作职业中体现或使用的特点。第三方面，本申请还提供了一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现第一方面任意一种可能的实现方式所述的职业特点预测方法。第四方面，本申请还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，所述程序运行时执行第一方面任意一种可能的实现方式所述的职业特点预测方法。本实施例提供的职业特点预测方法，获得待测试用户的工作者描述信息后，利用预先利用机器学习方法得到的工作者概率模型对该工作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种职业特点预测方法，其特征在于，包括/n获取待测试用户的工作者描述信息，该工作者描述信息表征该待测试用户在工作方面具备的特点；/n依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相匹配的工作者实体，并确定该工作者实体所具备的工作者属性为该待测试用户的工作者属性；/n其中，所述工作者属性表征工作者自身具备的能够在工作职业中体现或使用的特点。/n

【技术特征摘要】
1.一种职业特点预测方法，其特征在于，包括
获取待测试用户的工作者描述信息，该工作者描述信息表征该待测试用户在工作方面具备的特点；
依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相匹配的工作者实体，并确定该工作者实体所具备的工作者属性为该待测试用户的工作者属性；
其中，所述工作者属性表征工作者自身具备的能够在工作职业中体现或使用的特点。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
依据工作者-岗位知识图谱，获得与该待测试用户的工作者属性相匹配的至少一个工作岗位实体，并向该待测试用户推荐所述至少一个工作岗位实体；
其中，所述工作者-岗位知识图谱是每个所述工作者实体与相匹配的工作岗位实体之间的关联关系图谱，所述工作岗位实体表征具体的工作岗位。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从当前招聘岗位中确定出岗位描述信息与所述至少一个工作岗位实体的岗位属性实体相匹配的至少一个招聘岗位；
向所述待测试用户推荐所述至少一个招聘岗位。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从当前招聘岗位中确定出岗位描述信息与所述至少一个工作岗位实体的岗位属性实体相匹配的至少一个招聘岗位，包括：
针对所述当前招聘岗位中的任一招聘岗位，利用工作岗位概率模型，将该招聘岗位的描述信息与工作岗位实体的岗位属性实体进行匹配，得到第一匹配概率值，并将第一匹配概率值大于第一预设概率值的工作岗位实体确定为与该招聘岗位相匹配的至少一个工作岗位实体；
确定出所述当前招聘岗位中所有招聘岗位所对应的工作岗位实体，得到招聘岗位与工作岗位实体的关联关系；
当获得所述待测用户相匹配的至少一个工作岗位实体后，根据招聘岗位与工作岗位实体的关联关系查找到与该至少一个工作岗位实体对应的至少一个招聘岗位；
其中，所述工作岗位概率模型包含多个不同类型的工作岗位实体，以及每个所述工作岗位实体所具备的工作岗位属性实体的统计概率，所述工作岗位属性实体表征所述工作岗位实体所具有的岗位特点。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对任意一个工作岗位实体，将岗位学习样本数据所包含的各个招聘岗位的岗位描述信息与该工作岗位实体的岗位属性实体进行匹配得到第二匹配概率值，并将该第二匹配概率值大于第二预设概率值的招聘岗位确定为该工作岗位实体相关联的工作岗位实例；
统计该工作岗位实体所关联的全部工作岗位实例所具备的岗位属性实体的第二匹配概率值，得到该工作岗位实体对应的岗位属性实体的概率；
统计工作岗位知识图谱中全部工作岗位实体关联的岗位属性实体的概率，得到所述工作岗位概率模型；
其中，所述工作岗位知识图谱包含不同类型的工作岗位实体，以及每个工作岗位实体所具有的岗位属性实体的图谱。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作者概率模型包含多个工作者实体，以及每个工作者实体与对应的工作者属性之间的匹配概率；
所述依据工作者概率模型查找到工作者属性与该工作者描述信息相...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾炜，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11