[发明专利]一种用户兴趣模型生成方法、职位推荐方法及计算设备

权利要求书

1.一种用于职位推荐的用户兴趣模型生成方法，适于在计算设备中执行，所述计算设备包括数据存储装置，所述数据存储装置中存储有初始求职信息集和行为权重集，初始求职信息集包括多条用户初始求职信息，每条用户初始求职信息关联于其对应的一个用户，行为权重集包括多个求职行为权重，所述方法包括：

根据从初始求职信息集中获取的当前用户关联的用户初始求职信息，初始化相应的用户兴趣模型，所述用户兴趣模型关联有一个或多个第一求职特征，每个第一求职特征包括一个或多个第二求职特征；

收集当前用户在预设的时间段内的一个或多个求职行为；

对收集到的每一个求职行为，将该求职行为映射成相应的一个或多个第一求职特征；

将映射出的各第一求职特征分解成其所包括的一个或多个第二求职特征，并获取所分解出的各第二求职特征的一个或多个属性；

对获取到的每一个属性，从行为权重集中获取与该属性所源于的求职行为对应的求职行为权重，以计算该属性的权重；

根据分解出的各第二求职特征的属性及属性的权重，更新所述用户兴趣模型。

2.如权利要求1所述的方法，所述用户初始求职信息包括用户的个人信息、在线简历、附件简历和/或位置信息。

3.如权利要求1或2所述的方法，所述第一求职特征为职位标签、职位要求、职位薪资、职位城市、职位类型和公司要求中的任一种。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，所述求职行为包括投递、收藏、浏览、约谈、评论、订阅、期望、工作经历和/或搜索。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，每个求职行为权重关联于其对应的一种求职行为类型，所述从行为权重集中获取与该属性所源于的求职行为对应的求职行为权重的步骤包括：

判断该属性所源于的求职行为的求职行为类型；

从行为权重集中查找与该求职行为类型关联的求职行为权重，作为该求职行为对应的求职行为权重。

6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，所述计算该属性的权重的步骤包括：

生成该属性所源于的求职行为对应的时间衰减参数；

根据该属性所源于的求职行为对应的求职行为权重，以及所述时间衰减参数，计算该属性的权重。

7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，还包括：

监控当前用户的求职行为，以判断该求职行为是否可触发用户兴趣模型的实时更新；

若是，则基于该求职行为实时更新所述用户兴趣模型。

8.一种职位推荐方法，适于在计算设备中执行，所述计算设备包括数据存储装置，所述数据存储装置中存储有用户兴趣模型集，所述用户兴趣模型集包括多个如权利要求1-7中任一项所述的更新后的用户兴趣模型，每个用户兴趣模型关联于其对应的一个用户，所述方法包括：

从所述用户兴趣模型集中获取当前用户所关联的用户兴趣模型；

根据该用户兴趣模型所关联的一个或多个第一求职特征，召回相应的一个或多个候选职位；

通过预设的职位过滤规则对召回的各候选职位进行筛选；

分别计算筛选出的各候选职位与该用户兴趣模型的相似度，按照相似度从高到低的顺序将各候选职位推荐给当前用户。

9.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法和/或权利要求8所述的方法的指令。

10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法和/或权利要求8所述的方法。