【摘 要】
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近年来,就业问题是亟需解决的社会难题,随着网络技术的快速发展,网络招聘成本低,人力资源招聘逐渐网络化。企业招聘人员需要花费大量的时间和精力从海量的简历中筛选合适的人才。面对不同的岗位需求,招聘人员不仅需要判断求职者的学历等信息是否符合招聘要求,而且需要分析求职者的工作经历和职业技能是否符合职位的要求和描述,非常的费时费力。因此本文提出了一种个性化简历推荐方案,来降低筛选的难度,提高筛选效率。关键思
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近年来,就业问题是亟需解决的社会难题,随着网络技术的快速发展,网络招聘成本低,人力资源招聘逐渐网络化。企业招聘人员需要花费大量的时间和精力从海量的简历中筛选合适的人才。面对不同的岗位需求,招聘人员不仅需要判断求职者的学历等信息是否符合招聘要求,而且需要分析求职者的工作经历和职业技能是否符合职位的要求和描述,非常的费时费力。因此本文提出了一种个性化简历推荐方案,来降低筛选的难度,提高筛选效率。关键思想就是利用了丰富的工作申请数据和企业邀请数据。首先我们采用深度学习模型处理简历和职位中的自由文本,然后从整个简历和职位中提取语义实体。通过融合自由文本特征和实体特征,能够得到简历和工作岗位的全面描述。具体而言,我们提出了基于BiLSTM和CNN的神经网络来提取职位需求和简历文本的词级别特征,采用了注意力机制衡量招聘要求对不同工作经历的重要性以及工作经历对不同招聘要求的贡献。主要研究内容包括:1.数据采集和预处理:实现了数据的采集和预处理,对求职人员信息、招聘信息等数据进行结构化处理,对采集的数据进行数据的清洗、数据的提取以及数据的转换。2.求职者和招聘信息匹配:根据求职者简历以及招聘信息的特点,将其划分为结构化文本和非结构化文本。不同的文本采用不同的匹配方式,结构化文本采用数值匹配的方式,非结构化的文本采用基于文本内容匹配和语义相似度匹配相结合的方式。最终依据不同维度值加权求和最终得到匹配度排序。3.简历等复杂文本信息提取:在本文中,我们提出了一种基于循环卷积神经网络模型来处理简历和文本的复杂文本信息。简历文本和招聘信息内部都有序列关系,所以采用了BiLSTM来提取文本内的特征。文本内容长短不一,为了更好的提取文本内的交互信息,采用了注意力机制去捕获特征,CNN在捕获关键信息以及短语信息方面表现的非常好,所以通过CNN来捕获文本内的局部特征。通过三者相结合的方式能够有效的匹配工作要求和简历文本信息。
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