[发明专利]一种人才推荐方法及计算设备

权利要求书

1.一种人才推荐方法，在计算设备中执行，所述计算设备与数据存储装置连接，所述数据存储装置中存储有多条职位记录、多个人才的简历以及多个人才的多条行为记录，每条职位记录包括职位名称，所述方法包括：

根据目标职位的职位名称以及各简历的内容来确定目标职位的第一人才候选集；

根据各人才的行为记录来确定目标职位的第二人才候选集；

将所述第一人才候选集和第二人才候选集进行融合，得到目标职位的人才推荐集。

2.如权利要求1所述的方法，其中，每一个简历中包括工作经历信息，工作经历信息包括就职职位，所述根据目标职位的职位名称以及各简历的内容来确定目标职位的第一人才候选集的步骤包括：

根据目标职位的职位名称以及各简历的工作经历信息来确定目标职位的第一人才集；

根据目标职位的职位名称以及各简历的工作经历信息中的就职职位来确定目标职位的第二人才集；

根据第一人才集和第二人才集来确定目标职位的第一人才候选集。

3.如权利要求2所述的方法，其中，每一个人才对应于一个人才标识，所述根据目标职位的职位名称以及各简历的工作经历信息来确定目标职位的第一人才集的步骤包括：

对每一个简历的工作经历信息进行分词，得到一个或多个工作经历词元；

以工作经历词元为键，人才标识为值建立倒排索引；

对目标职位的职位名称进行分词，得到一个或多个职位名称词元；

根据所述倒排索引来确定每一个职位名称词元所对应的人才标识，以得到每一个职位名称词元所对应的第三人才集；

将所有第三人才集取并集，以得到所述目标职位对应的第一人才集。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据目标职位的职位名称以及各简历的工作经历信息中的就职职位来确定目标职位的第二人才集的步骤包括：

将目标职位的职位名称转化为职位名称向量；

将每一个简历的工作经历信息中的就职职位转化为就职职位向量；

分别计算职位名称向量与每一个就职职位向量的相似距离；

将相似距离小于等于第一阈值的就职职位向量所对应的人才加入第二人才集。

5.如权利要求4所述的方法，其中，将职位名称转化为职位名称向量、以及将就职职位转化为就职职位向量的步骤采用word2vec模型，所述word2vec模型采用多条文本数据来训练，每一条文本数据包括一个人才的多条同一类型的行为记录所对应的职位名称，其中，行为的类型包括收藏、投递、浏览。

6.如权利要求4所述的方法，其中，所述相似距离为欧氏距离。

7.如权利要求2-6中任一项所述的方法，其中，所述根据第一人才集和第二人才集来确定目标职位的第一人才候选集的步骤包括：

将所述第一人才集和第二人才集的并集作为第四人才集；

分别确定第四人才集中的每一个人才的第一特征与目标职位的第二特征的匹配程度，所述第一特征包括学历、期望薪资、工作经历年限中的一种或多种，所述第二特征包括学历要求、职位薪资、工作经历要求中的一种或多种；

将匹配程度大于等于第二阈值的人才加入第一人才候选集。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据各人才的行为记录来确定目标职位的第二人才候选集的步骤包括：

根据行为记录来确定每一个人才的职位偏好向量；

根据职位偏好向量来确定两两人才的相似度，对于每一个人才，将与该人才的相似度大于等于第三阈值的人才作为该人才的相似人才；

将投递了目标职位的人才的相似人才加入第二人才候选集。

9.一种计算设备，包括：

至少一个处理器；和

存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如权利要求1-8中任一项所述的人才推荐方法的指令。

10.一种存储有程序指令的可读存储介质，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-8中任一项所述的人才推荐方法。