[发明专利]一种基于人工智能的大学生兼职精确匹配方法有效
| 申请号： | 201910417173.6 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110135504B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 邓建波 | 申请（专利权）人： | 杭州弧途科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06N20/10 |
| 代理公司： | 杭州兴知捷专利代理事务所(特殊普通合伙) 33338 | 代理人： | 董建军 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的大学生兼职精确匹配方法，该精确匹配方法包括以下步骤：采集数据从应聘者提供的简历、以往的兼职记录、浏览兼职的习性；抽取预定数量的简历及其兼职记录向量，作为训练样本；使用机器深度学习算法对训练样本进行训练，构建用户数据画像；利用用户数据画像得出用户兼职、关系和标签三者关系；通过用户和兼职实体标签通过协同过滤算法建立稀疏矩阵转化成真实的匹配结果。该基于人工智能的大学生兼职精确匹配方法，实现了对用户信息的数字化，从而便于根据用户提供相应评分值的简历，利用高效的机器深度学习算法，取代了低效的浏览行为，更加高效，满足了网络招聘平台以及用工单位的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 大学生 兼职 精确 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的大学生兼职精确匹配方法，其特征在于：该精确匹配方法包括以下步骤：步骤S102，采集数据从应聘者提供的简历、以往的兼职记录、浏览兼职的习性；步骤S104，抽取预定数量的简历及其兼职记录向量，作为训练样本；步骤S106，使用机器深度学习算法对训练样本进行训练，构建用户数据画像；步骤S108，利用用户数据画像得出用户兼职、关系和标签三者关系；步骤S110，通过用户和兼职实体标签通过协同过滤算法建立稀疏矩阵转化成真实的匹配结果。
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