[发明专利]基于大数据的职业兴趣预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种基于大数据的职业兴趣预测方法、装置、设备及存储介质。所述职业兴趣预测方法能够当接收到职业兴趣预测指令时，采集被预测者的属性数据，并利用BERT算法对所述属性数据进行语义匹配，得到所述被预测者的行为数据，以便对采集到的数据进行充分合理的利用，进一步基于所述行为数据对预先训练的预测模型进行拟合，当所述预测模型调整完毕时，输出拟合分值，由于以分值形式输出，使预测结果更具有解释性，并对所述拟合分值进行排序，得到排序结果，根据所述排序结果预测职业兴趣，从而基于数据处理，实现对职业兴趣的智能预测。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的职业兴趣预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

职业兴趣，是影响人一生的关键因素之一。有研究表明，在中学及大学等教育阶段，职业生涯规划应该突出在兴趣这一维度上的探索；李开复博士也曾说过：“95％的成功者选择了从事自己感兴趣的工作或者事业，而且他们之中大部分人并不把赚钱当作他们的人生目标，他们钟爱的只是他们的兴趣”。

世界每年有超过800万人通过职业测评提高工作满意度，实现自己的愿望，进而迈向幸福的生活，可见，对职业兴趣的探索是多么重要的一件事情。

然而目前，职业兴趣探索的普及度与受重视程度还非常低下，这主要有以下两个原因：

(1)过程繁琐，对被预测者要求高。

霍兰德职业兴趣自测(Self-Directed Search)、MBTI职业性格测试等虽然是公认的经典职业兴趣测试方法，但是实施起来过程非常繁琐，而且需要被预测者有良好的自我认知，而这是一个很严苛的条件。

(2)结果不客观，难以解读。

目前的职业兴趣测试往往直接给出一系列的推荐结果，但我们完全不知道相对而言哪些更适合我们，因此最终我们还是无法避免地需要寻找专业人士来评估和解读，这就直接导致了职业兴趣评估的高成本以及难以普及。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于大数据的职业兴趣预测方法、装置、设备及存储介质，能够基于数据处理，实现对职业兴趣的智能预测。

一种职业兴趣预测方法，所述方法包括：

当接收到职业兴趣预测指令时，采集与所述职业兴趣预测指令对应的被预测者的属性数据；

利用BERT算法对所述属性数据进行语义匹配，得到所述被预测者的行为数据；

基于所述行为数据对预先训练的预测模型进行拟合；

当所述预测模型拟合完毕时，输出所述被预测者对应于每一预设职业的拟合分值；

对所述拟合分值进行排序，得到排序结果；

根据所述排序结果预测职业兴趣。

根据本发明优选实施例，所述利用BERT算法对所述属性数据进行语义匹配，得到所述被预测者的行为数据包括：

基于自然语言处理技术对所述属性数据进行分割，得到至少一个分词；

调取预先训练的BERT模型；

将所述至少一个分词输入到所述BERT模型中进行处理，输出所述行为数据。

根据本发明优选实施例，在基于所述行为数据对预先训练的预测模型进行拟合前，所述方法还包括：

当接收到训练指令时，采集样本数据；

基于自然语言处理技术对所述样本数据进行分割，得到至少一个词语；

利用所述至少一个词语，对Matrix factorization模型进行训练，得到所述预测模型。