[发明专利]一种工作职能标准化的优化方法和分类系统

权利要求书

1.一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：提供具有关联关系的模型组成的标准化模板，使用者按照模板填写规范化的工作职称并建立数据文件；

步骤二：查找并且剥离数据文件名称“级别”术语，将工作职称的起始词，资历短语进行查找纠正，删除“兼职”、“全职”的信息，规范数据文件内工作职称；

步骤三：获取数据文件内用户填写的信息以及用户搜索点击的信息，并且附随着相关排名的位置信息，去除步骤二内剥离的关键字和工作职称中的“资历”信息，根据数据库信息置换关键词或替换职称标题，根据相关的位置排名信息，生成相对的点击阈值，结合用户的历史点击数据，形成训练数据；

步骤四：训练数据经过二值化的点击的工作职称采用Bag of words算法，计算工作职称，并对每种n-gram的可能性，计算出现的次数，并得到最后产生的特征值，通过朴素贝叶斯分类器对数据进行部分匹配和直接训练匹配，最后得到训练模型，所述朴素贝叶斯算法公式为：P(A|B1,B2)＝P(B1,B2|A)*P(A)/P(B1,B2)＝P(B1|A)*P(B2|A)*P(A)/P(B1,B2)，P(标准化的工作职称|特征)＝P(特征|标准化的工作职称)*P(标准化的工作职称)/P(特征)。

2.根据权利要求1所述的一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于：所述步骤一利用中文正则表达式实现正则中文匹配，正则表达式列表将单词和短语映射到规范化的工作职称数据文件。

3.根据权利要求1所述的一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于：所述步骤二，起始词：仅当标题以“助理”，“资深”，“高级”，这些开头时才获得一定“级别”，资历短语：不同级别以“总监”，“经理”，“项目带头人”，“项目负责人”，“应届生”。

4.根据权利要求1所述的一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于：所述步骤四朴素贝叶斯是一种构建分类器的方法，该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合，朴素贝叶斯分类器可根据少量的训练数据估计出必要的参数(变量的均值和方差)；

概率模型分类计算公式为：p(C|F₁，...，F_n)；

贝叶斯定理有以下式子：

用朴素的语言可以表达为：

5.根据权利要求1所述的一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于：所述步骤四部分匹配包括以下步骤：

1)：找到工作职称的最长名词的标准化名称，它是原职位名称的“子名称”；

2)：标准化工作职称名称的名称个数小于或等于2；

3)：如果多个标准化工作职位名称部分匹配具有相同字数的原职位名称，则选择具有最高朴素贝叶斯的一个。

6.根据权利要求1所述的一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于：所述步骤四直接训练匹配：对原工作职位名称到标准化工作名称的标准化点击次数，并选择点击次数最高的标准化工作名称；

计算公式为：

其中A(i,j)是原工作职位名称i和标准化工作职名称j的绝对点击，a(i,j)是标准化点击；

如果标准化点击及其相关部分高于某些特定阈值，则选择此标准化工作职名称；

计算公式为：