【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析与处理领域，具体地，涉及基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网和信息技术的快速发展，大量的职业信息和个人求职数据被数字化。然而，现有的职位推荐系统大多基于简单的关键词匹配或历史浏览记录，缺乏深入分析求职者的职业兴趣和岗位之间的深层次关系。因此，存在一个需求，即通过大数据分析更准确地挖掘个人的职业兴趣，并为其推荐合适的工作岗位。
2、专利文献cn110633960a(申请号：201910910950.0)公开了一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法，包括，获取企业岗位空缺的岗位信息与待业状态的劳动人员的简历；确定岗位信息和简历信息的关键词及其权重；对岗位信息的关键词分配权重生成检索规则；计算简历信息的关键词及其权重与检索规则的相似度；获取简历推荐列表中的人员的原岗位信息；根据岗位向量和原岗位向量计算岗位与原岗位的相似度；选择岗位与原岗位相似度最高的五位待业的劳动人员最终推荐给企业。但是该方法还是采用了人为去维护更新简历，没有对人员涉及的公司，职位等数据进行综合性的全网数...
【技术保护点】
1.一种基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述基于多个数据源提取用户的职业兴趣相关数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述对提取的数据进行预处理，包括：对提取的数据进行清洗处理，包括：去除重复记录、填补缺失值、格式化处理、归一化处理中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述提取用户在线行为数据中满足预设要求的信息，包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述基于多个数据源提取用户的职业兴趣相关数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述对提取的数据进行预处理，包括：对提取的数据进行清洗处理，包括：去除重复记录、填补缺失值、格式化处理、归一化处理中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述提取用户在线行为数据中满足预设要求的信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于职业兴趣大数据的岗位推荐方法，其特征在于，所述对用户职业兴趣数据进行分类，并基于分类结果构建初步的职业兴趣模型，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹静，杨屹，王大鹏，
申请(专利权)人：上海霖活网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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