一种不同版本的简历的批量投递方法和系统技术方案

本公开提供了一种不同版本的简历的批量投递方法和系统，包括：获取多个站点下载的职位信息，形成本地职位数据库；根据所述本地职位数据库中的职位信息，生成所述本地职位信息的主题；计算本地职位数据库中的每个职位信息与所生成的主题的第一相关向量；计算用户选择的版本的简历与所生成的主题的第二相关向量；计算所述第一相关向量和所述第二相关向量的相似度；基于所述相似度的降序排列，对相关联的一个或多个职位投递用户选择的版本的简历。

【技术实现步骤摘要】
一种不同版本的简历的批量投递方法和系统
本公开涉及信息
，特别涉及一种不同版本的简历的批量投递方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在现有的提供互联网招聘服务的网站中，常规的方法是由招聘方发布需要招聘的职位，对该职位感兴趣的求职者向该职位投递简历。也有一些招聘网站，会自动匹配求职者与职位的相关性，向相关性高的求职者推送职位，提高招聘的效果。但是，投简历很麻烦，不光要访问各大招聘平台，例如智联、boss直聘，还要可能要访问各大公司自己的官方网站，分别查找和筛选符合自己的需求的职位，然后再一一投递。如果求职者为了寻找多种职位，还需要准备多个简历针对性投放相应的简历，非常麻烦，而且稍有不慎就可能投递了错误的简历。因此，急需一种一站式的针对不同版本的简历、自动匹配相适应的职位、批量投递简历的方法，自动实现职位海选、保存入数据库、管理不同版本的简历、简历职位匹配、简历一键投递的功能。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例的目的在于提供一种不同版本的简历的批量投递方法和系统,通过生成简历与职位的主题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种不同版本的简历的批量投递方法，包括：/n获取多个站点下载的职位信息，形成本地职位数据库；/n根据所述本地职位数据库中的职位信息，生成所述本地职位信息的主题；/n计算本地职位数据库中的每个职位信息与所生成的主题的第一相关向量；/n计算用户选择的版本的简历与所生成的主题的第二相关向量；/n计算所述第一相关向量和所述第二相关向量的相似度；/n基于所述相似度的降序排列，对相关联的一个或多个职位投递用户选择的版本的简历。/n

【技术特征摘要】
1.一种不同版本的简历的批量投递方法，包括：
获取多个站点下载的职位信息，形成本地职位数据库；
根据所述本地职位数据库中的职位信息，生成所述本地职位信息的主题；
计算本地职位数据库中的每个职位信息与所生成的主题的第一相关向量；
计算用户选择的版本的简历与所生成的主题的第二相关向量；
计算所述第一相关向量和所述第二相关向量的相似度；
基于所述相似度的降序排列，对相关联的一个或多个职位投递用户选择的版本的简历。


2.如权利要求1所述的方法，所述生成所述本地职位信息的主题的方法包括：
按照现有词典，对所述本地职位数据库中的所有职位信息的词语进行分词，包括断句、分词、去除停用词，得到第一分词词语；
根据所得到的第一分词词语，提取2-gram和3-gram，计算每个2-gram的互信息值和每个3-gram的互信息值，并基于互信息值，对所述2-gram和所述3-gram进行降序排列，选择排序靠前的2-gram和3-gram，用于更新所述第一分词词语和现有词典；
根据所得到的分词词语，分别计算分词词语的左右邻字的信息熵，并基于所述信息熵，对所述第一分词词语进行合并，用于进一步更新所述第一分词词语和现有词典；
使用TF-IDF方法，对所述第一分词词语更新后得到的第二分词词语进行过滤，得到第三分词词语；
根据所述多个站点的职位分类词语，统计其出现在本地职位信息中的概率，根据所述概率过滤所述第三分词词语，得到第四分词词语；
将所述第四分词词语转化为词向量，对所述词向量进行聚类，得到多个词簇，作为本地职位信息的主题。


3.如权利要求1所述的方法，其中所述第一相关向量或所述第二相关向量的计算包括：基于LDA主题模型的机器学习模型计算所述第一相关向量或所述第二相关向量。


4.如权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓军，
申请(专利权)人：河北冀联人力资源服务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13