[发明专利]一种基于深度学习的人才推荐方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202010463319.3 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111625722B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 黄梦醒;陈源毅;冯文龙;冯思玲;张雨 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06F40/242;G06F40/247;G06F11/34;G06K9/62;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 海南汉普知识产权代理有限公司 46003 | 代理人： | 刘建芳 |
| 地址： | 570100 海南省*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人才推荐方法、系统及存储介质。该方法包括步骤：读取训练集中的用户日志样本并进行解析，获得多组关联数据样本和人才查看数据样本，关联数据为预先定义的对人才查看行为具有影响的数据；将关联数据样本封装成对象样本，获得对象样本序列；从人才查看数据样本中提取特征序列样本，特征序列为预先定义的区别不同人才的属性序列；将多组特征序列样本作为标签对对象样本序列进行标注，获得标注样本序列；将对象样本序列和标注样本序列输入到人才推荐模型进行训练。本发明能够基于用户的操作习惯、位置信息等对用户查看行为具有影响的关联数据，实现个性化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人才 推荐 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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