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申请/专利权人：埃摩森网络科技(上海)有限公司

摘要：本发明公开一种人岗匹配推荐方法及系统、存储介质，其中方法包括如下步骤：获取用人单位录入的职位文本信息和求职人员录入的简历文本信息，职位文本信息为针对待招聘职位的相关信息，简历文本信息为求职人员的简历；基于文本解析算法对职位文本信息和简历文本信息进行文本解析，得到标签信息；结合职位相似度算法和职位简历匹配算法对标签信息进行处理，为当前职位推荐最匹配的简历。采用本发明，通过结合多种人工智能算法，可以解决纯人力操作查找慢的痛点，提高人岗匹配工作效率和最终推荐简历的匹配度。

主权项：1.一种人岗匹配推荐方法，其特征在于，包括：获取用人单位录入的职位文本信息和求职人员录入的简历文本信息，所述职位文本信息为针对待招聘职位的相关信息，所述简历文本信息为所述求职人员的简历；基于文本解析算法对所述职位文本信息和所述简历文本信息进行文本解析，得到标签信息，其中，所述标签信息包括职位职能分类、高频关键词、技能关键词、细分行业、薪资预测、职位所需工作年限、职位所需学历中的一个或多个；结合职位相似度算法和职位简历匹配算法对所述标签信息进行处理，为当前职位推荐最匹配的简历，其中，结合标签信息，计算职位关键词匹配得分；在符合硬性要求的简历中，结合上述标签信息和基本信息，计算其他信息加权得分；对上述职位关键词匹配得分和其他信息加权得分进行汇总，计算出最终的职位和简历匹配得分，具体公式如下：score5＝score3*score4，其中，score5为最终的职位和简历匹配的总得分，score3为职位关键词匹配得分，score4为其他信息加权得分；其中，在进行职位职能分类时包括：预先训练职位职能分类模型；获取职位文本信息和简历文本信息中的职位名称信息；将所获取的职位名称信息放入上述分类模型做匹配，输出分类结果，其中，在进行分类模型训练的过程中利用系统中的职位文本信息资源，结合TFIDF算法、低频词过滤、bi-gram互信息计算和人工整合整理3层职位分类体系，再利用整理的分类标识建立一个3级对应2级的tier树，然后将建立的关系存储到tier树结构中；在将所获取的职位名称信息放入上述分类模型做匹配，输出分类结果时，从存在的字符开始比较，并在结束的部分用贪心算法输出结果；在进行高频关键词提取时包括：分别获取职位文本信息中的职位描述和职位要求，并获取简历文本信息中的工作经验和项目经验，并对所获取的信息进行分词处理；然后对上述分词结果通过词频、词性、语义相关性几个特征综合判断单个单词的关键程度；最后将每个单词的得分从高到低排序后存入数据库；其中，每个单词的得分反映了该词的关键程度；针对技能关键词的提取时包括预训练技能关键词提取模型；分别获取职位文本信息中的职位描述和职位要求，并获取简历文本信息中的工作经验和项目经验；将上述获取的数据放入关键词提取模型中计算并输出结果至数据库；针对细分行业标签的细分过程包括基于系统中所有的职位文本信息和简历文本信息预训练细分行业标签体系；通过分析职位所属公司和简历工作经历所在公司，获取公司相关信息将上述公司相关信息放入细分行业标签体系中计算出一级细分行业和二级细分行业分类标签，存入数据库；针对职位所需工作年限的识别过程包括提取职位文本信息中的职位要求，进而识别该职位需要的工作年限，其中，对职位需要的最小工作年限和最大工作年限用正则匹配公式做提取；针对职位所需学历的识别过程包括提取职位文本信息中的职位要求，进而识别该职位需要的学历，其中，职位需要的最低学历用正则匹配公式进行识别；针对薪资预测的预测过程包括预训练薪资预测模型；判断简历文本信息中是否填写有薪资要求，若填写了则直接存入数据库，若未填写则从数据库中获取此简历的标签信息和基本信息；基于上述薪资预测模型计算所获取的标签信息和基本信息对应的预测薪资，并存入数据库。

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