[发明专利]一种基于画像分析的企业信息推送处理方法及设备

权利要求书

1.一种基于画像分析的企业信息推送处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取来自企业终端的需求岗位信息及历史招聘行为数据；其中，所述历史招聘行为数据至少包括：应聘评价文本、招聘行为更新频率、历史面试成功次数；

将所述需求岗位信息输入预设的第一画像建立模型，生成需求岗位对应的应岗简历画像；

通过预先训练的梯度提升决策树GBDT模型，确定所述应岗简历画像与所述历史招聘行为数据的真实岗位匹配值；

在所述真实岗位匹配值大于第一预设阈值且所述招聘行为更新频率大于第二预设阈值的情况下，将所述应岗简历画像作为可信应岗画像，以及将若干所述需求岗位相应的待应岗简历样本输入第二画像建立模型，以生成相应的待应岗简历画像；其中，所述待应岗简历样本的投递岗位与所述需求岗位匹配；

计算各所述待应岗简历画像与所述可信应岗画像的第一岗位差异数据，以及各所述待应岗简历画像两两之间的第二岗位差异数据；

根据各所述第一岗位差异数据、相应的各所述第二岗位差异数据以及各所述待应岗简历样本，筛选各所述待应岗简历样本的差异文本，并确定所述差异文本的差异属性权重；其中，所述差异属性权重包括差异正属性权重、差异负属性权重；

基于所述差异文本、相应的所述差异属性权重以及预设短文本识别模型，确定当前投递简历与所述应岗简历画像的第一应岗指标分值，及所述当前投递简历与所述历史招聘行为数据的第二应岗指标分值；

基于所述第一应岗指标分值与所述第二应岗指标分值，将所述当前投递简历推送至相应的所述企业终端。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述需求岗位信息输入预设的第一画像建立模型，生成需求岗位对应的应岗简历画像之前，所述方法还包括：

获取若干岗位样本，并输入待训练的第一画像建立模型；其中，所述岗位样本至少包括：岗位名称、岗位人员特征；

基于岗位属性以及各所述岗位人员特征，确定各所述岗位名称对应的岗位属性值；其中，所述岗位属性至少包括：人员学历、工作经历、爱好特长；

将各所述岗位属性值相应的工作数据集合中，任意一个工作数据，作为第一聚类质心，并计算所述第一聚类质心与所述工作数据集合的各工作数据的聚类相关值；其中，所述聚类相关值用于表征所述第一聚类质心与所述工作数据的相关度；

基于所述聚类相关值以及预设分组数，确定相应的第二聚类质心，并计算所述第二聚类质心与所述工作数据集合的各工作数据的聚类相关值，直至得到第N聚类质心，以确定N个聚类质心；其中，所述N为大于二的自然数，且N为所述预设分组数；

基于所述N个聚类质心相应的工作数据以及预设短文本生成模型，确定所述短文本生成模型输出的画像文本，并计算所述画像文本与相应的所述岗位样本的简历文本的卡方距离，直至所述卡方距离小于预设值，得到训练完成的所述第一画像建立模型。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述聚类相关值以及预设分组，确定相应的第二聚类质心之前，所述方法还包括：

将各所述岗位属性值的所述工作数据集合，随机分割为M个集合分组；其中，所述M为自然数；

分别确定所述M个集合分组的中位数，并计算各所述中位数与相应的集合分组的工作数据的欧式距离；

将所述欧式距离作为第M分组指标值，并将所述工作数据集合，分割为M+1个集合分组，以分别确定所述M+1个集合分组的中位数，并计算各所述中位数与相应的集合分组的工作数据的欧式距离，将所述欧式距离作为第M+1分组指标值，直至集合分组数量等于或大于预设值；

将各集合分组数量对应的各分组指标值依次求平方和，并生成指标求和曲线；其中，所述指标求和曲线的横坐标为所述集合分组数量，所述指标求和曲线的纵坐标为相应的所述欧式距离的平方和；

基于所述指标求和曲线的斜率及相应的斜率阈值，确定相应的选定集合分组数量为所述岗位属性值的所述预设分组数，以便根据所述聚类相关值以及所述预设分组数，确定相应的所述第二聚类质心。