岗位匹配方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，本申请公开了一种岗位匹配方法、装置、设备及存储介质，通过获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息；将简历信息集合转化为对应的简历信息特征集合，利用岗位匹配模型中的协同过滤单元对简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，从而得到初次岗位匹配结果；再利用岗位匹配模型中的加权平均单元对测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，得到二次岗位匹配结果；根据初次岗位匹配结果和二次岗位匹配结果进行二次加权平均，得到岗位匹配结果，通过多个维度进行岗位匹配，并结合多个维度的岗位匹配结果，从而提高岗位匹配的准确率。从而提高岗位匹配的准确率。从而提高岗位匹配的准确率。

Post matching method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
岗位匹配方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种岗位匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业或公司通过互联网发布工作岗位，而对工作岗位有求职需求的求职者，同样通过网络将其简历文件上传，以对工作岗位进行求职，企业或公司的招聘人员通过对接收到的各个简历文件进行查看筛选，来确定与所发布的工作岗位匹配的简历文件。为了提高招聘人员的审查效率，出现了利用算法对求职者的简历进行初步筛选，确定出与招聘人员需求匹配度较高的求职者，但仅根据简历进行筛选，由于匹配关系或匹配条件过于单一，导致匹配准确率较低且出的结果不具有参考价值。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种岗位匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，解决了现有技术中，仅根据简历进行筛选，由于匹配关系或匹配条件过于单一，导致匹配准确率差的问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种岗位匹配方法，包括：
[0005]获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息，且将所述简历信息集合中的多个简历信息进行转化，得到简历信息特征集合；
[0006]利用训练后的岗位匹配模型中的协同过滤单元，根据所述简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，得到初次岗位匹配结果；
[0007]利用所述训练后的岗位匹配模型中的加权平均单元，根据所述测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，得到二次岗位匹配结果；
[0008]根据所述初次岗位匹配结果和所述二次岗位匹配结果进行二次加权平均，得到岗位匹配结果。
[0009]第二方面，本申请实施例还提供了一种岗位匹配方法装置，包括：
[0010]获取模块，获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息，且将所述简历信息集合中的多个简历信息进行转化，得到简历信息特征集合；
[0011]初次岗位匹配模块，利用训练后的岗位匹配模型中的协同过滤单元，根据所述简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，得到初次岗位匹配结果；
[0012]二次岗位匹配模块，利用所述训练后的岗位匹配模型中的加权平均单元，根据所述测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，得到二次岗位匹配结果；
[0013]岗位匹配结果模块，根据所述初次岗位匹配结果和所述二次岗位匹配结果进行二次加权平均，得到岗位匹配结果。
[0014]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述岗位匹配方法的步骤。
[0015]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述岗位匹配方法的步骤。
[0016]本申请提供的岗位匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，一种岗位匹配方法，通过获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息；将简历信息集合转化为对应的简历信息特征集合，利用岗位匹配模型中的协同过滤单元对简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，利用求职者的简历经历进行初次岗位匹配检测，从而得到初次岗位匹配结果；再利用岗位匹配模型中的加权平均单元对测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，利用求职者的岗位测评结果进行初次岗位匹配检测，得到二次岗位匹配结果；根据初次岗位匹配结果和二次岗位匹配结果进行二次加权平均，得到岗位匹配结果，通过多个维度进行岗位匹配，并结合多个维度的岗位匹配结果，从而提高岗位匹配的准确率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本申请一实施例提供的一种岗位匹配方法的应用环境示意图；
[0019]图2是本申请一实施例提供的一种岗位匹配方法的实现流程图；
[0020]图3是本申请一实施例提供的一种岗位匹配方法中步骤S20的流程图；
[0021]图4是本申请一实施例提供的岗位匹配方法装置的结构示意图；
[0022]图5是本申请一实施例提供的计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0024]本申请实施例提供的岗位匹配方法，可应用在如图1示出的应用环境中。如图1所示，客户端(计算机设备)通过网络与服务器进行通信。其中，客户端(计算机设备)包括但不限于为各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、摄像头和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0025]本实施例提供的岗位匹配方法可以由服务端执行，例如，通过客户端将求职信息发送至服务端，服务端基于该求职信息，执行本实施例提供的岗位匹配方法，进而得到岗位匹配处理后的岗位匹配结果，最后将该岗位匹配结果发送至客户端。
[0026]在图1之外的一些场景中，还可以是由客户端执行该岗位匹配方法，直接根据客户端的求职信息，通过执行本实施例提供的岗位匹配方法，得到岗位匹配处理后的岗位匹配
结果，然后将该岗位匹配结果发送至服务端进行存储。
[0027]本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0028]人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0029]在一实施例中，本申请公开了一种岗位匹配方法，基于大数据处理技术，挖掘求职者的用户信息进行大数据分析，通过多个维度的信息进行岗位匹配，并结合多个维度的岗位匹配结果，从而提高岗位匹配的准确率。
[0030]图2示出了本申请一实施例提供的岗位匹配方法的实现流程图。如图2所示，提供一种岗位匹配方法，其技术方案主要包括以下步骤S10...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种岗位匹配方法，其特征在于，包括：获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息，且将所述简历信息集合中的多个简历信息进行转化，得到简历信息特征集合；利用训练后的岗位匹配模型中的协同过滤单元，根据所述简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，得到初次岗位匹配结果；利用所述训练后的岗位匹配模型中的加权平均单元，根据所述测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，得到二次岗位匹配结果；根据所述初次岗位匹配结果和所述二次岗位匹配结果进行二次加权平均，得到岗位匹配结果。2.如权利要求1所述的岗位匹配方法，其特征在于，所述利用训练后的岗位匹配模型中的协同过滤单元，根据所述简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，得到初次岗位匹配结果，包括：利用所述协同过滤单元将各所述简历信息特征匹配对应的简历信息特征分值；获取所述协同过滤单元中的多个样本简历信息特征和与之对应的样本简历信息特征分值；根据所述简历信息特征、所述简历信息特征分值、所述样本简历信息特征和所述样本简历信息特征分值进行协同矩阵构建；根据所述协同矩阵计算所述简历信息特征和所述样本简历信息特征的相似度分值，作为初次岗位匹配结果。3.如权利要求1所述的岗位匹配方法，其特征在于，所述利用所述训练后的岗位匹配模型中的加权平均单元，根据所述测评信息特征集合进行二次岗位匹配处理，得到二次岗位匹配结果，包括：通过所述加权平均单元匹配各测评信息特征所对应的测评信息特征权重值；根据各所述测评信息特征权重值对所述测评信息特征进行加权平均计算，得到测评信息加权平均值作为二次岗位匹配结果。4.如权利要求1所述的岗位匹配方法，其特征在于，在所述获取包含简历信息集合和测评信息特征集合的求职者的求职信息；将所述简历信息集合中的多个简历信息进行转化，得到简历信息特征集合的步骤之前，还包括：将评测测试发送至求职者进行完善；所述测评测试用于测试求职者的素质检测；接收所述评测测试的完善结果，得到多个测试分值作为对应的测评信息。5.如权利要求1所述的岗位匹配方法，其特征在于，在所述利用训练后的岗位匹配模型中的协同过滤单元，根据所述简历信息特征集合进行初次岗位匹配处理，得到初次岗位匹配结果的步骤之前，还包括：将多个员工简历信息输入所述协同过滤单元，构建员工协同矩阵；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：程勇，李炜，
申请(专利权)人：深圳壹账通科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：