【技术实现步骤摘要】
一种基于AI技术的智能人才匹配方法及系统
[0001]本专利技术涉及数字数据管理
，具体涉及一种基于AI技术的智能人才匹配方法及系统。
技术介绍
[0002]随着各行业的有序发展，越来越多的岗位需要专业人员才能胜任，但是由于招聘要求的模糊化描述，企业的价值主张等因素经常导致人才流失，人才匹配逐渐成为招聘岗位和求职者之间有效匹配的主流方法之一。通常情况下，人才匹配是指提取人才特征，并与人才特征库中已录入人才的特征信息匹配的流程。
[0003]人才匹配的关键点在于从人才相关信息中提取有效、全面的人才特征，将人才特征与人才特征库中的已有特征进行匹配。传统人才匹配的方法是利用专家评价法通过求职者的个人简历、工作经历等数据评估人才满足需求的可能性，虽然专家评价法进行人才匹配时的匹配速率较快，但是存在专家意见不能反映客观现实的问题；AI技术可以更好的深度挖掘人才相关信息中的隐藏特征以及深层特征，因此能够利用AI技术实现智能人才匹配，利用AI技术对人才特征进行提取，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术可以更好的深度...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于AI技术的智能人才匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取人才和岗位的相关数据，所述相关数据包括人才的个人简历、人才的岗位浏览记录、岗位的职位描述、岗位的需求描述；利用语言模型获取每组词语表达对应的词语表达向量；根据词语表达向量以及词语权重获取数据向量；利用聚类算法获取岗位分类结果；根据人才特征与每类岗位需求之间契合关系随时间的变化规律获取长期契合度；根据每个时刻人才与所有类岗位的长期契合度构建契合度矩阵，根据契合度矩阵的降维结果获取重复词语，根据重复词语所在数据向量获取重复词语的竞争特征值，将每个时刻所有重复词语的竞争特征值组成的向量作为每个时刻人才的匹配竞优特征向量；利用专家评价法获取岗位影响因素的专家评分矩阵；根据影响因素的熵权值以及专家评分获取影响因素的需求影响指数，根据需求影响指数以及同类岗位之间的需求差异获取主观优化权重；根据主观优化权重获取岗位的需求竞优向量；根据数据库中人才的匹配竞优特征向量与岗位的需求竞优向量之间的相似程度获取岗位的匹配人才名单，根据匹配人才名单实现人才与岗位的智能匹配。2.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的智能人才匹配方法，其特征在于，所述利用语言模型获取每组词语表达对应的词语表达向量的方法为：对于任意一个文本数据，利用数据脱敏技术获取每个文本数据中每句话对应的一组词语表达，利用语言模型获取每组词语表达对应的词语表达向量。3.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的智能人才匹配方法，其特征在于，所述根据词语表达向量以及词语权重获取数据向量的方法为：对于任意一个词语，利用信息加权算法获取所有词语表达里每个词语的词语权重，将每个词语的词语权重与每个词语对应向量的乘积作为每个词语的词语元素；对于任意一个词语表达向量，分别获取每个词语表达向量中每个词语的词语元素，将所有词语的词语元素组成的向量作为每个词语表达向量对应的数据向量。4.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的智能人才匹配方法，其特征在于，所述根据人才特征与每类岗位需求之间契合关系随时间的变化规律获取长期契合度的方法为：对于任意一个人才，将当前时刻与前一次数据采集时刻人才数据向量之间的度量距离作为当前时刻人才的个人变化量，将数据采集初始时刻到当前时刻之间所有时刻个人变化量按照时间升序的顺序组成的序列作为当前时刻的个人变化序列，将个人变化序列的赫斯特指数作为第一组成因子；根据人才岗位浏览记录与匹配岗位之间的需求相似度获取人才与岗位的匹配稳定度，将从数据采集初始时刻到当前时刻之间人才在同一类岗位上匹配稳定度的累加作为第二组成因子；当前时刻每个人才与每类岗位的长期契合度由第一组成因子、第二组成因子两部分组成，其中，所述长期契合度与第一组成因子、第二组成因子成正比关系。5.根据权利要求4所述的一种基于AI技术的智能人才匹配方法，其特征在于，所述根据人才岗位浏览记录与匹配岗位之间的需求相似度获取人才与岗位的匹配稳定度的方法为：对于任意一个人才，将当前时刻每个人才岗位浏览记录中每个岗位的数据向量与匹配岗位的数据向量之间的相似度度量作为分子，将当前时刻每个人才的数据向量与匹配岗位
的数据向量之间的度...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈志，张智，
申请(专利权)人：湖南立人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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