[发明专利]一种信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息匹配方法，其特征在于，包括：

获得供给信息中的结构化特征和非结构化特征；

使用预先处理的机器学习模型根据所述结构化特征和所述非结构化特征判断所述供给信息与需求信息是否匹配，获得匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得供给信息中的结构化特征和非结构化特征，包括：

获得所述需求信息和所述供给信息，所述供给信息包括：结构化数据和非结构化数据；

根据所述供给信息对所述结构化数据进行第一预设处理，获得所述结构化特征；

根据所述供给信息对所述非结构化数据进行第二预设处理，获得所述非结构化特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结构化数据包括：离散数据和连续数据，所述结构化特征包括：至少一个第一标签特征和至少一个第二标签特征，所述根据所述供给信息对所述结构化数据进行第一预设处理，获得所述结构化特征，包括：

对所述离散数据中的每个离散数值打标签，获得所述至少一个第一标签特征；

将所述连续数据中的每个连续数值进行分段并打标签，获得所述至少一个第二标签特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非结构化特征包括相似匹配特征；所述根据所述供给信息对所述非结构化数据进行第二预设处理，获得所述非结构化特征，包括：

计算所述需求信息和所述非结构化数据的相似程度或匹配程度，获得所述相似匹配特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预先处理的机器学习模型根据所述结构化特征和所述非结构化特征判断所述供给信息与需求信息是否匹配，获得匹配结果，包括：

将所述结构化特征和所述非结构化特征进行组合，获得多个特征；

使用所述机器学习模型对所述多个特征进行匹配预测，获得预测的所述匹配结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得匹配结果之后，还包括：

若所述匹配结果为所述供给信息与所述需求信息匹配，则向终端设备发送所述供给信息，所述终端设备为提供所述需求信息的设备。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述供给信息包括简历信息，所述需求信息包括招聘信息，在所述使用预先处理的机器学习模型根据所述结构化特征和所述非结构化特征判断所述供给信息与需求信息是否匹配之前，还包括：

接收所述终端设备发送的所述招聘信息；

所述向终端设备发送所述供给信息，包括：

向所述终端设备发送所述简历信息。

8.一种信息匹配装置，其特征在于，包括：

特征获得模块，用于获得供给信息中的结构化特征和非结构化特征；

结果获得模块，用于使用预先处理的机器学习模型根据所述结构化特征和所述非结构化特征判断所述供给信息与需求信息是否匹配，获得匹配结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法。