一种IT行业简历推荐方法、装置、电子设备及储存介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种IT行业简历推荐方法、装置、电子设备及储存介质，方法包括：获取企业招聘文本和多个求职者简历文本并进行预处理；将预处理后的企业招聘文本和求职者简历文本划分为多个不同文本块，并根据招聘需求对不同的文本块设置对应的招聘偏好加权值；计算每个企业招聘文本的文本块与对应的求职者简历文本的文本块之间的匹配度；将每个文本块的匹配度与对应的招聘偏好加权值进行相乘并相加得到多个企业招聘文本和求职者简历文本的相似度，按照相似度进行降序排序，选取排序靠前的求职者简历文本作为推荐简历。本发明专利技术解决了IT行业简历难以个性化推荐问题，实现了简历和招聘岗位高效精确匹配，提高了企业招聘人员的工作效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种IT行业简历推荐方法、装置、电子设备及储存介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种IT行业简历推荐方法、装置、电子设备及储存介质。

技术介绍

[0002]随着大数据体系的不断发展，线上招聘已经成为IT企业的主要招聘方式，尤其是互联网IT行业。面对海量的候选人，企业的招聘人员如何从中挑选符合公司要求的人才，是其面对的最大难题。然而，主流招聘网站往往采用的是模糊匹配算法，在企业招聘人员收到的简历中，仅匹配相关的关键词；同时，企业招聘人员筛选简历耗时过久长，也给求职者带来了负面体验。
[0003]目前针对IT行业的简历推荐方法主要有三类：基于个性化推荐算法的简历推荐、基于本体知识的简历推荐和基于深度学习算法的简历推荐。
[0004]1）基于个性化推荐算法的简历推荐：即将基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐和基于混合模型的推荐应用于简历推荐。这种方法的缺点：一是在于数据冷启动和数据稀疏问题；二是，在现实场景中招聘人员一般会根据求职的简历和岗位的招聘信息综合来判断，而基于个性化推荐算法的简历仅仅利用简历和招聘信息字本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IT行业简历推荐方法，其特征在于，包括：获取企业招聘文本和多个求职者简历文本，并进行文本预处理；将预处理后的所述企业招聘文本和所述求职者简历文本划分为多个不同文本块，并根据每个企业不同的招聘需求对不同的文本块设置对应的招聘偏好加权值；根据文本块类型分别计算每个所述企业招聘文本的文本块与对应的所述求职者简历文本的文本块之间的匹配度；将每个文本块的匹配度与对应的招聘偏好加权值进行相乘并相加得到多个企业招聘文本和求职者简历文本的相似度，按照所述相似度进行降序排序，选取排序靠前的求职者简历文本作为推荐简历。2.根据权利要求1所述的IT行业简历推荐方法，其特征在于，所述文本块类型包括简单文本、数值文本和非结构化文本，对应地，根据文本块类型分别计算每个所述企业招聘文本的文本块与对应的所述求职者简历文本的文本块之间的匹配度，包括：对所述文本块类型为简单文本的文本块，采用遍历领域本体的知识树的方法计算第一匹配度；对所述文本块类型为数值文本的文本块，采用数值匹配方法计算第二匹配度；将所述文本块类型为非结构化文本的文本块输入至预训练好的相似度问答模型，得到所述相似度问答模型输出的第三匹配度。3.根据权利要求2所述的IT行业简历推荐方法，其特征在于，对所述文本块类型为简单文本的文本块，采用遍历领域本体的知识树的方法计算第一匹配度，包括：将领域本体划分为中国地域知识、行业职位名称知识、中国高等院校知识和院校专业知识；构建不同领域本体的知识树；对中国高等院校知识树和院校专业知识树采用节点赋值的方法遍历知识树上的节点，以计算第一匹配度；对中国地域知识树、行业职位名称知识树采用节点比对的方法遍历知识树上的节点，以计算第一匹配度。4.根据权利要求2所述的IT行业简历推荐方法，其特征在于，对所述文本块类型为数值文本的文本块，采用数值匹配方法计算第二匹配度，包括：分别对所述企业招聘文本的薪资和工作经验要求，以及所述求职者简历文本的期望薪资和工作年限进行离散化处理，划分为多个数值区间；依次对数值区间内薪资和工作经验要求，以及期望薪资和工作年限进行赋值；根据数值大小关系分别对薪资数值文本和工作年限数值文本进行第二匹配度计算。5.根据权利要求2所述的IT行业简历推荐方法，其特征在于，将所述文本块类型为非结构化文本的文本块输入至预训练好的相似度问答模型，得到所述相似度问答模型输出的第三匹配度，包括：抽取所述企业招聘文本的岗...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建胜，曹宁，高垒，
申请(专利权)人：天津徙木科技有限公司，
类型：发明
国别省市：