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一种大数据人工智能招聘方法 

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摘要:本申请公开了一种大数据人工智能招聘方法,涉及招聘求职技术领域,所述方法包括:S100:多渠道收集用户和企业数据,对数据进行预处理形成原始数据集,从原始数据集中按照优选准则选取出具有代表性和区分度的问题和回答,形成目标问题集;S200:获取所述目标问题集,使用用户目标问题集和企业目标问题集分别对新注册的用户和企业进行提问,根据回答形成用户结果集和企业结果集;S300:接收企业发送的招聘信息,根据招聘信息对所有用户的个人简历进行初次筛选;利用目标问题集对新用户和新企业进行初步划分,并设定标签建立映射关系,根据映射关系的数目作为再次筛选的标准,实现了精准理解用户和企业需求进行推荐的效果。

主权项:1.一种大数据人工智能招聘方法,其特征在于,所述方法包括:S100:多渠道收集用户和企业数据,对数据进行预处理形成原始数据集,从原始数据集中按照优选准则选取出具有代表性和区分度的问题和回答,形成目标问题集;所述目标问题集包括用户目标问题集和企业目标问题集;S200:获取所述目标问题集,使用用户目标问题集和企业目标问题集分别对新注册的用户和企业进行提问,根据回答形成用户结果集和企业结果集;根据用户结果集和企业结果集分别对用户和企业设定不同的标签,根据标签建立映射关系;S300:接收企业发送的招聘信息,根据招聘信息对所有用户的个人简历进行初次筛选;接收用户发送的求职信息,根据求职信息对所有企业的招聘信息进行初次筛选;根据企业的标签对初次筛选后符合条件的剩余用户进行再次筛选;根据用户的标签对初次筛选后符合条件的企业进行再次筛选;所述再次筛选是根据标签信息建立的映射关系的数目进行筛选,选取映射关系数目多的企业或用户进行推荐,并设置反馈机制,收集反馈结果;所述方法还包括S400:获取使用问题树提问时用户或企业的回答内容趋向,为每一个用户或企业绘制专属的趋势变化曲线图,结合再次筛选进行推荐的反馈结果对趋势变化曲线图进行更新,为每个标签设定不同的权重;所述趋势变化曲线图以时间变化为横向轴,采用时间戳记录用户和企业在不同时间段的关注点和需求变化,根据时间分布的分析结果,对标签以及标签的权重进行调整;所述分析结果是在预设时间周期内,获取趋势变化曲线图中的峰值和趋势变化;其中,根据标签之间的匹配度建立映射关系,映射关系的数目和匹配的标签数目一致,对所有企业和用户产生的映射关系数目进行从小到大排序,使用中位数或第三四分位数方法选取数目多的企业推荐给用户。

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