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摘要：本发明公开了一种基于大数据的全球人力资源服务智能匹配系统，涉及人力资源匹配系统技术领域，数据采集模块集成实时数据流技术，从大数据库实时采集数据流，权重调整模块通过梯度下降模型实时学习和适应不断变化的数据流，并在梯度下降模型中引入动态权重调整机制，根据实时数据的重要性动态调整特征的权重，对于每个新发布的职位，计算模块通过梯度下降模型实时计算候选人与职位之间的技能匹配得分，匹配推荐模块依据候选人与职位之间的技能匹配得分进行排序后生成排序表，向企业推荐排序表正序相应数量的候选人。该匹配系统引入实时学习和动态权重调整机制，使系统能够更好地适应不断变化的市场需求和用户特征，提高了个性化匹配的准确性。

主权项：1.一种基于大数据的全球人力资源服务智能匹配系统，其特征在于：包括数据采集模块、预处理模块、特征选择模块、权重调整模块、模型评估模块、计算模块、匹配推荐模块；数据采集模块：集成实时数据流技术从大数据库实时采集数据流，数据流包括招聘和候选人数据；预处理模块：利用实时处理引擎对数据流进行预处理；特征选择模块：在数据流中根据实时数据的变化，动态选择具有代表性的特征数据；权重调整模块：通过梯度下降模型实时学习和适应不断变化的数据流，并在梯度下降模型中引入动态权重调整机制，根据实时数据的重要性动态调整特征的权重；模型评估模块：对梯度下降模型进行性能评估后，自动依据评估结果发现和纠正梯度下降模型的偏差；计算模块：对于每个新发布的职位，通过梯度下降模型实时计算候选人与职位之间的技能匹配得分；匹配推荐模块：依据候选人与职位之间的技能匹配得分进行排序后生成排序表，向企业推荐排序表正序相应数量的候选人；所述权重调整模块在梯度下降模型中引入动态权重调整机制，根据实时数据的重要性动态调整特征的权重；获取实时数据的自适应学习率、动量以及梯度变化率，计算获取实时数据的权重，函数表达式为：，式中，为实时数据的当前权重，为实时数据的上一次权重，为学习率，为实时数据更新后的动量，为梯度变化率，为梯度下降的原始权重值；定时计算实时数据的当前权重并更新到梯度下降模型中进行使用；所述权重调整模块接收实时的特征数据流，利用梯度下降算法对梯度下降模型进行实时学习，根据接收到的特征数据和相应的目标值，计算损失函数，并使用梯度下降算法更新梯度下降模型的权重；梯度下降模型的函数表达式为：，式中，为模型预测值，为特征数据的权重，为特征数据，为偏置项；损失函数的计算表达式为： ，式中，为损失函数，为第i个样本的模型预测值，为第i个样本的目标值，为样本数量；所述预处理模块利用实时处理引擎对数据流进行清洗，去除缺失值、异常值，进行数据格式规范化；根据业务需求，利用实时处理引擎进行数据的实时聚合和统计，计算招聘需求的实时统计指标，包括招聘职位数量、技能需求频率，将预处理后的数据流转发至特征选择模块；更新后的动量计算表达式为：，式中，为实时数据的上一次动量，为动量的超参数，取值为[0,1之间；梯度变化率的计算表达式为：，式中，为当前迭代的损失函数关于权重的梯度，为上一次迭代的损失函数关于权重的梯度；学习率的计算表达式为：，式中，为初始学习率，为学习率衰减因子，为迭代次数；所述计算模块从匹配系统接收每个新发布的职位信息，包括职位要求、技能需求，同时接收候选人的相关信息，包括技能、工作经验；利用梯度下降模型计算候选人与职位之间的技能匹配得分，将提取的特征输入模型，获取模型输出作为匹配得分；梯度下降模型输入特征包括候选人经验向量、候选人技能向量和职位技能要求向量，则梯度下降模型的函数表达式为： ；式中，为匹配得分，为候选人经验向量，为候选人技能向量，为职位技能要求向量，、、分别为候选人经验向量、候选人技能向量和职位技能要求向量的权重参数，且；候选人经验向量的获取逻辑为：从候选人的简历、工作经历中提取与工作经验相关的数据，将工作经验量化为数值；候选人技能向量的获取逻辑为：从候选人的简历、技能证书、培训记录资料中提取技能信息，将每个技能量化为数值；职位技能要求向量的获取逻辑为：从职位描述、技能要求、任职资格信息中提取与技能相关的数据，将职位对每项技能的要求量化为数值，构建职位技能要求向量；所述匹配推荐模块从计算模块接收每个候选人与职位之间的技能匹配得分；将接收到的技能匹配得分按照得分高低进行排序，生成排序表，排序表的数据结构包括候选人ID、匹配得分信息；依据排序表选择匹配得分正序相应数量的候选人，设排序表内共有s位候选人，且企业需要招聘p位候选人，则从排序表中选择{1、2、...、p}位候选人入职，将{p、p＋1、...、s}位候选人筛除；将选择的候选人信息推荐给企业用户，包括候选人的基本信息、技能特点、匹配得分，在推荐过程中实施安全措施，并对涉及用户隐私的信息进行脱敏或加密处理。

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