【技术实现步骤摘要】
用户画像生成方法、装置、电子设备及可读介质
[0001]本专利技术实施例涉及互联网
，特别是涉及一种用户画像生成方法、一种用户画像装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
技术介绍
[0002]用户画像是根据用户提供的信息以及用户在服务平台上的操作记录，通过统计、算法计算生成的用于描述用户特点的、与业务相关的一系列画像标签。可见，构建用户画像的核心工作即是为用户设置画像标签，而画像标签是通过对信息分析而来的高度精炼的特征标识。
[0003]在招聘推荐场景中，为了给用户提供更精准的个性化推荐结果，需要使用到画像标签，通常计算单个类型行为的画像标签，然后可以通过单个类型行为的画像标签，在海量候选职位中筛选出与用户最匹配的职位推荐给用户，减少用户的无效浏览时间，提升用户体验。
[0004]然而，现有用户画像的计算方案，虽然能够计算单个类型行为的画像标签，但是没有考虑该类型行为内各个招聘属性值之间的关联关系，导致基于画像标签进行推荐不能联想到用户的其他招聘需求，也就无法基于画像标签为用户进行准确推荐。>
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户画像生成方法，其特征在于，包括：获取能够反映目标用户的求职意向的用户行为信息；从所述用户行为信息中提取各个类型行为对应的招聘属性值序列；所述招聘属性值序列中包括若干招聘属性值；获取各个所述类型行为的所述招聘属性值的招聘属性值向量；所述招聘属性值向量用于反映所述招聘属性值之间关联关系；针对目标类型行为，根据所述目标类型行为对应的所述招聘属性值向量，确定所述目标类型行为的画像标签；根据所述目标类型行为的画像标签，确定所述目标用户的画像标签，以构成所述目标用户的用户画像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类型行为对应的所述招聘属性值向量，确定所述目标类型行为的画像标签，包括：将所述目标类型行为的招聘属性值向量组成招聘属性值向量序列；对所述目标类型行为的所述招聘属性值向量序列进行求和，得到所述目标类型行为的招聘属性方向向量；获取所述目标类型行为的权重值；所述目标类型行为的权重值与其他类型行为具有关联关系；采用所述权重值对所述目标类型行为的所述招聘属性方向向量进行加权；计算所述目标类型行为的所述招聘属性值向量与加权后的所述招聘属性方向向量的第一余弦相似度；取所述第一余弦相似度在预设位数前的所述招聘属性值向量对应的所述招聘属性值，作为所述目标类型行为的画像标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标类型行为的权重值，包括：将其他类型行为的招聘属性值向量组成招聘属性值向量序列；计算所述目标类型行为的所述招聘属性方向向量与所述其他类型行为的所述招聘属性值向量序列之间的第二余弦值相似度；计算所述第二余弦值相似度之间的均值，作为所述目标类型行为的权重值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类型行为的画像标签，确定所述目标用户的画像标签，包括：获取各个所述目标类型行为的画像标签的第一余弦相似度；所述第一余弦相似度为各个所述目标类型行为的画像标签，所对应的招聘属性值的所述招聘属性值向量与加权后的所述招聘属性方向向量的余弦相似度；取所述第一余弦相似度在预设位数前的所述目标类型行为的画像标签，作为所述目标用户的画像标签。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在服务平台上设置有埋点程序，所述获取能够反映目标用户的求职...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴建斌，
申请(专利权)人：北京五八信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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