【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及职位推荐，具体涉及基于大数据多维度的职位精准推荐系统。
技术介绍
1、职位推荐系统是一种基于数据分析与算法的技术，旨在帮助求职者和招聘方更高效地匹配合适的职位与人才，随着互联网的发展和求职需求的增加，传统的人力资源匹配方式已经无法应对庞大的招聘市场，因此智能化的职位推荐系统应运而生；
2、现有技术存在以下缺陷：
3、1、现有推荐系统采用固定阈值策略，不论用户活跃度高低，都会推荐符合一定匹配评分的职位或企业，这会导致资源浪费，尤其是对于活跃度低的用户，他们可能对推荐不感兴趣，导致系统无效推荐的产生；
4、2、推荐系统仅基于静态的用户特征或行为数据进行推荐，忽略了用户的实时状态变化和行为趋势，导致推荐精度较低，用户对推荐结果的接受度低，且推荐系统往往注重用户与职位的匹配，而忽略了用户画像与企业需求的深度结合，用户画像可能没有被充分展示给企业，导致企业在招聘决策中无法获得足够的信息。
5、基于此，本专利技术提出基于大数据多维度的职位精准推荐系统，通过对用户活跃度进行分析，动态调整匹...
【技术保护点】
1.基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：包括活跃度分析模块、匹配模块、阈值调节模块、推荐判断模块、展示模块；
2.根据权利要求1所述的基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：所述活跃度分析模块获取用户前一天在招聘平台上的参与数据，参与数据包括在线时长、操作波动赋值以及未响应频率；
3.根据权利要求2所述的基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：所述活跃度分析模块将获取的活跃度指数与预设的第一指数阈值进行对比，第一指数阈值用于判断是否需要对用户进行匹配，若活跃度指数大于等于第一指数阈值，判断需要对用户进行匹配，若活跃度...
【技术特征摘要】
1.基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：包括活跃度分析模块、匹配模块、阈值调节模块、推荐判断模块、展示模块；
2.根据权利要求1所述的基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：所述活跃度分析模块获取用户前一天在招聘平台上的参与数据，参与数据包括在线时长、操作波动赋值以及未响应频率；
3.根据权利要求2所述的基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：所述活跃度分析模块将获取的活跃度指数与预设的第一指数阈值进行对比，第一指数阈值用于判断是否需要对用户进行匹配，若活跃度指数大于等于第一指数阈值，判断需要对用户进行匹配，若活跃度指数小于第一指数阈值，判断不需要对用户进行匹配。
4.根据权利要求3所述的基于大数据多维度的职位精准推荐系统，其特征在于：所述匹配模块获取用户的技能职位匹配指数以及薪资期望匹配指数，将技能职位匹配指数以及薪资期望匹配指数进行归一化处理，使技能职位匹配指数以及薪资期望匹配指数的取值范围映射到[0,1]之间，获取技能职位匹配指数归一化值以及薪资期望匹配指数归一化值，将技能职位匹配指数归一化值以及薪资期望匹配指数归一化值求和后获取匹配评分。
5.根据权利要求4所述的基于大数据多维...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊山水，李春兵，王工厂，王超，王佳，苏雅方，
申请(专利权)人：河南讯丰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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