[发明专利]一种职位构图和自动聚类方法有效
| 申请号： | 201910100896.3 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109829500B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 蔡毅;张建南;谢浩然 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06F18/15;G06F18/2323;G06F18/25;G06F16/901;G06Q10/1053 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种职位构图和自动聚类方法。此方法适用于大规模网络职位数据的分类。本发明首先预定义一套职位特征模板。然后从招聘网站中收集半结构化的职位样本数据，提取特征信息填充职位模板，并提取公司类型信息，同时利用网页链接信息构造职位网络。对职位网络采用随机游走采样得到样本路径，再利用语言模型训练节点的分布式表示。最后融合职位节点的分布式表示和结构化特征信息，采用K‑means算法进行聚类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 职位 构图 自动 方法 | ||
【主权项】：
1.一种职位构图和自动聚类方法，其特征在于，包括：预定义的一套职位特征模板；从招聘网站中收集半结构化的职位样本数据，提取特征信息填充职位特征模板；从收集的半结构化的职位样本数据中提取公司类型信息；利用网页链接信息构造职位网络；对职位网络采用随机游走采样得到样本路径；利用语言模型训练节点的分布式表示；融合职位节点的分布式表示和特征模板上的特征信息作为职位特征；采用K‑means算法对职位样本进行聚类。
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