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摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体地涉及多层神经网络模型技术领域，特别地涉及一种基于应聘行为的职位召回模型训练方法、装置及电子设备及存储介质。所述方法包括：获取用户的应聘行为数据并对其进行预处理；根据预处理后的应聘行为数据生成应聘行为序列，至少一个应聘行为序列包括全局变量位，全局变量位与投递行为的职位关联；将应聘行为序列输入职位召回模型中，输出预测结果；根据预测结果与应聘行为序列构建损失函数，当损失函数小于设定阈值，则停止迭代训练。本申请通过将应聘行为序列中的全局变量位与用户的投递行为相关联，可以加强投递行为对模型预测结果的影响，提升职位推荐的准确性和用户体验。
主权项：1.一种基于应聘行为的职位召回模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的应聘行为数据并对其进行预处理，所述预处理包括基于应聘行为数据中的查看行为数据和投递行为数据过滤掉混乱用户数据；根据预处理后的应聘行为数据生成应聘行为序列，至少一个所述应聘行为序列包括全局变量位，所述全局变量位与投递行为的职位关联，所述应聘行为序列包括用户查看的职位信息和用户投递的职位信息中的一者或多者；将应聘行为序列输入职位召回模型中，输出预测结果；根据预测结果与所述应聘行为序列构建损失函数，当所述损失函数小于设定阈值，则停止迭代训练。
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百度查询： 前锦网络信息技术(上海)有限公司 基于应聘行为的职位召回模型训练方法、装置及电子设备
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