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龙图腾网恭喜英仕互联(北京)信息技术有限公司;同道精英(天津)信息技术有限公司申请的专利一种招聘过程中低意向候选人的识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114418029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210098501.2，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种招聘过程中低意向候选人的识别方法及系统是由张佳莉设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种招聘过程中低意向候选人的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种招聘过程中低意向候选人的识别方法及系统，所述方法包括：在线获取待招聘候选人的多个属性特征值和该多个属性特征值对应的权重系数；将所述多个属性特征值和权重系数输入至如下在线数学模型，以获取该待招聘候选人属于低意向候选人的概率y，将所述概率y大于设定阈值的待招聘候选人的订单作为识别结果，发送至人工客服系统或电话机器人系统。本发明能够准确高效的过滤掉低意向候选人，提升后续智能语音机器人及人工客服的沟通效率，提高交付效率。

本发明授权一种招聘过程中低意向候选人的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种招聘过程中低意向候选人的识别方法，其特征在于，包括：在线获取能够反映待招聘候选人求职意向的高低的多个属性特征值和该多个属性特征值对应的权重系数；其中，所述求职意向表示待招聘候选人愿意沟通的可能性；所述多个属性特征值包括候选人自身属性、候选人求职意愿、候选人主动行为、候选人受欢迎程度、候选人的期望与沟通职位的匹配程度和候选人近期在其他订单的表现；将所述多个属性特征值和权重系数输入至如下在线数学模型，以获取该待招聘候选人属于低意向候选人的概率y： 其中，ωT为向量矩阵ω的转置矩阵，向量矩阵ω为1×n列的矩阵[ω1ω2…ωn]，ω1,ω2,…,ωn表示权重系数；向量矩阵x为1×n的矩阵[x1x2…xn]，x1,x2,…,xn表示属性特征值；ωTx表示ω1x1+ω2x2+…+ωnxn，n为属性特征值的数量，e为自然常数，b为常数项；将所述概率y大于设定阈值的待招聘候选人的订单作为识别结果，发送至人工客服系统或电话机器人系统；其中，所述权重系数和常数项通过如下方式计算得到：收集待招聘候选人的多个属性特征数据，对所述属性特征数据进行数据清洗；对数据清洗后的属性特征数据进行特征处理，以获取多个属性特征值样本构成的训练集；将训练集中的属性特征值样本数据输入至如下机器学习模型， 其中，Y表示待招聘候选人属于低意向候选人的预设概率；向量矩阵M为1×m的矩阵[M1M2…Mm]，M1,M2,…,Mm表示输入的属性特征值样本；WT为向量矩阵W的转置矩阵，向量矩阵W为1×m列的矩阵[W1W2…Wm]，W1,W2,…,Wm为待求解的属性特征值样本的权重系数；WTM表示W1M1+W2M2+…+WmMm，m为属性特征值样本的数量，t为待求解的常数项，e为自然常数；通过机器学习模型，求解每个属性特征值样本所对应的权重系数和常数项；通过L1范式或L2范式对求解的权重系数进行正则化约束，将正则化约束后得到的权重系数作为所述在线数学模型的权重系数。

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