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申请/专利权人：淮南师范学院

摘要：本发明公开了一种基于AI的企业人才推荐系统，包括：数据收集与预处理模块：负责从多个渠道收集人才数据，并对数据进行清洗、整合和预处理；数据修正与平衡模块：负责识别数据集中的不平衡部分，并修正数据比例；特征工程模块：负责从预处理后的数据中提取有意义的特征，并对其进行编码和转换；机器学习模型训练模块：负责使用特征数据集训练机器学习分类模型，并对模型进行调优和评估；本发明中，针对数据集中的不平衡部分进行修正，确保不同群体或特征的样本数量相对均衡，通过修正数据比例，确保不同群体或特征的样本数量相对均衡，减少算法偏见，基于修正后的数据和深度学习模型，为企业提供准确的人才推荐服务。

主权项：1.一种基于AI的企业人才推荐系统，其特征在于，包括：数据收集与预处理模块：负责从多个渠道收集人才数据，并对数据进行清洗、整合和预处理；数据修正与平衡模块：负责识别数据集中的不平衡部分，并修正数据比例；特征工程模块：负责从预处理后的数据中提取有意义的特征，并对其进行编码和转换；机器学习模型训练模块：负责使用特征数据集训练机器学习分类模型，并对模型进行调优和评估；模型部署模块：负责将训练好的机器学习模型部署到生产环境中；数据存储模块：负责使用数据库系统存储和管理系统中的所有数据；前端展示模块：负责提供用户界面，允许招聘者搜索、筛选和查看候选人信息，以及查看推荐结果和决策支持信息；所述数据收集与预处理模块从各种来源收集到原始数据后，进行清洗、整合和预处理，所述数据收集与预处理模块将处理后的数据传输给数据修正与平衡模块，修正和平衡后的数据集，输出至特征工程模块，所述特征工程模块将编码和转换后的特征数据集传递给机器学习模型训练模块，所述机器学习模型训练模块在训练过程中需要从数据存储模块中获取历史数据或验证数据，一旦模型训练完成，训练好的模型将被存储在数据存储模块中，所述模型部署模块从数据存储模块中获取实时输入的候选人数据和企业招聘需求数据，以及之前训练好的机器学习模型，所述模型部署模块需要将推荐结果或用户反馈数据传回给数据存储模块，所述前端展示模块向用户展示搜索、筛选和查看候选人信息的界面，用户通过前端界面输入搜索条件或筛选条件后，所述前端展示模块将这些用户输入传递给模型部署模块，所述模型部署模块根据用户输入和实时数据生成推荐结果，并将这些结果返回给前端展示模块进行展示。

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