【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机，具体是基于大数据的就业推荐系统及方法。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展和就业市场的不断变化，传统的就业推荐方式已难以满足求职者与用人单位日益增长的匹配需求。当前，大多数招聘平台虽然积累了大量的求职者简历数据与企业招聘信息，但由于缺乏对海量数据的有效挖掘与智能分析手段，导致岗位推荐存在匹配精度低、响应速度慢、个性化程度不高、时效性差等问题。一方面，求职者常常面临信息过载的问题，无法快速找到与其能力、意向高度匹配的岗位；另一方面，用人单位也难以精准触达符合岗位要求的高质量候选人，影响了招聘效率和人岗匹配质量。
2、现有技术通过将求职人员的简历信息与用人企业的招聘岗位要求进行相似度匹配，将匹配得到的招聘岗位推荐给对应的求职人员。然而，在实际情况中，现有方案难以根据招聘岗位的热度、时间紧迫性进行排序，使得求职人员简历投递缺乏针对性，从而导致就业推荐系统的使用满意度较低。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于历史浏览记录确定各个招聘岗位的岗位热度，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述将历史浏览记录中的无效数据进行剔除，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于有效点击量和面试记录计算各个招聘岗位的有效面试邀请率，包括：
5.根据权利要求2所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于试用期离职信息计算各个招聘岗位的试用期主动
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于历史浏览记录确定各个招聘岗位的岗位热度，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述将历史浏览记录中的无效数据进行剔除，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于有效点击量和面试记录计算各个招聘岗位的有效面试邀请率，包括：
5.根据权利要求2所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述基于试用期离职信息计算各个招聘岗位的试用期主动离职率，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的就业推荐方法，其特征在于，所述对各个求职人员的...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻文涌，龚开晖，赵少钦，陈英福，
申请(专利权)人：广东尊一互动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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