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[发明专利]针对搜索结果的因素化模型和基于搜索结果的通信-CN201811258860.X有效
发明人：郭奇;胡泊;吴显仁;A·R·奈尔;周山;L·G·科特尔三世 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：在示例实施例中，训练两个机器学习模型。一个被训练为输出在社交网络服务中具有成员简档的搜索者将选择潜在的搜索结果的概率。另一个被训练为输出与潜在的搜索结果相对应的成员将响应来自搜索者的通信的概率。特征可以从查询、关于搜索者的信息、以及关于与潜在的搜索结果相对应的成员的信息中提取，并且被馈送至机器学习模型。机器学习模型的输出可以被组合并且用于将搜索结果排名以返回给搜索者。
针对搜索结果因素模型基于通信

[发明专利]一种基于时序的人才教育经历图谱构建方法及应用-CN202310221641.9在审
发明人：肖小范;谢志辉;刘猛;徐雯;吴显仁;徐伟招;胡伟 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时序的人才教育经历图谱构建方法及应用，包括：获取标准化的教育经历；进行教育经历图谱schema设计；时序知识图谱构建以及表示。本发明基于招聘行业领域知识，系统地提出招聘领域简历教育经历的标准化schema，并建立相应维表，完成了教育经历标准化；解决了简历中教育经历中英文信息没对齐、别名、简称、曾用名、信息缺失不完备等问题；首次提出基于时序的人才教育经历知识图谱，考虑教育经历中事实发生的时间，解决静态知识图谱无法区分事实时序关系和演进过程的问题；同时，结合招聘领域多段教育经历存在一定的优先级，优化TDGNN模型的参数，解决时序教育图谱的表示问题；有多种实际应用场景。
一种基于时序人才教育经历图谱构建方法应用

[发明专利]一种结合专家知识和算法的高效人岗匹配与复推方法-CN202211130891.3有效
发明人：李敬泉;刘雨晨;徐雯;景昊;肖小范;谢志辉;吴显仁 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/1053 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合专家知识和算法的高效人岗匹配与复推方法，包括S1：专家领域知识收集和用户行为收集，专家领域知识收集为收集招聘系统中岗位之间的关系，形成职位关系图谱；用户行为收集为收集招聘系统中岗位和候选人之间的关系，并作为线上实时模型的训练特征；S2：基于招聘系统的知识图谱，对要匹配的候选人简历进行解析；S3：基于招聘系统的深度网络模型，对解析后的候选人简历进行静态数据匹配度计算，采用线上实时模型进行动态数据匹配度计算，输出匹配岗位给候选人；S4：根据匹配岗位，在职位关系图谱中搜索寻找相关的其他岗位，将搜索寻找到的其他岗位复推给候选人。本发明能有效的为用户精准找到想要的候选人或岗位。
一种结合专家知识算法高效匹配方法

[发明专利]基于岗位和简历内容的对比学习人岗智能匹配方法及系统-CN202211146339.3有效
发明人：肖小范;刘王祥;李敬泉;刘雨晨;徐雯;谢志辉;景昊;吴显仁 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于岗位和简历内容的对比学习人岗智能匹配方法及系统，该方法包括：离线岗位‑简历语义编码器训练、简历索引构建；在线人岗召回匹配。本发明结合招聘行业人岗匹配业务场景，基于岗位和简历内容，在招聘领域提出一种基于对比学习的人岗匹配方法；经过精细化的训练样本对设计，岗位‑简历对比学习语义编码器模型能对简历和岗位内容进行精准的语义编码，提高了人岗匹配的效果；采用缓存、faiss的技术架构，将百万级规模人岗匹配做到了毫秒级响应，达到了高并发低时延的性能要求，大大提高了人岗匹配的效率，为猎企、求职者减负增效。
基于岗位简历内容对比学习智能匹配方法系统

[发明专利]基于大规模预训练语言模型和对比学习的简历推荐方法-CN202310034610.2在审
发明人：罗子钦;谢志辉;梁家卿;鹿大宽;肖仰华;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司;复旦大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大规模预训练语言模型和对比学习的简历推荐方法，本发明通过预训练语言模型，利用自监督学习方式在大量无标注语料上学习文本表示，相对传统的词向量模型可以更好地理解语言，获得更好的文本特征向量。通过充分利用预训练语言模型的这一优势，将简历和岗位描述文本分别使用预训练语言模型进行表示，得到文本特征向量后再进行基于对比学习的微调训练，优化特征向量所在的隐式特征空间内的分布情况，进而增强文本表示，可以在相同或较小的标注数据集大小上取得远胜于传统模型的表示效果与匹配准确度。
基于大规模训练语言模型对比学习简历推荐方法

[发明专利]一种基于时序知识图谱的职业发展规划的方法-CN202211152160.9有效
发明人：徐雯;李敬泉;谢志辉;景昊;刘王祥;肖小范;吴显仁 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序知识图谱的职业发展规划的方法，包括如下步骤：S1：解析提取海量信息，构建知识图谱的节点和关系；S2：根据构建的知识图谱，将每个节点映射为高维向量，构建图神经网络，并输入到多层全连接神经网络进行分类，构建职业发展规划模型；S3：提取职业发展规划候选人信息，根据知识图谱的图神经网络，将职业发展规划候选人信息映射到一个高维向量中，并输入到所述职业发展规划模型中，输出背景经历与职业发展规划候选人相似的职业发展路径及目标。本发明基于海量数据的时序知识图谱的职业生涯规划分析，能够较为全面和快速给出相关候选人的职业生涯发展建议。
一种基于时序知识图谱职业发展规划方法

[发明专利]面向招聘领域的职位概念自动获取与图谱扩展的方法-CN202310237736.X在审
发明人：冯建川;肖小范;梁家卿;肖仰华;谢志辉;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司;复旦大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种面向招聘领域的职位概念自动获取与图谱扩展的方法，包括如下步骤：构建概念生成模型、层级文本分类模型；将岗位描述文本输入层级文本分类模型，输出与其对应的三级概念标签；判断该岗位描述文本是否属于现有的Taxonomy中的某个概念实体，若不属于，则调用概念生成模型生成与该岗位描述文本对应的新概念实体；在现有的Taxonomy中，寻找与该新概念实体对应的上位概念实体，并将该新概念实体作为上位概念实体的下位词。本发明设计了从概念生成到概念分类，再到概念扩展的完整自动化框架，整个框架流程和各模块的触发关系是具有独创性的，且在实际业务场景中验证了有效性。
面向招聘领域职位概念自动获取图谱扩展方法

[发明专利]一种可自由组合的数据看板管理器及底层实现方法-CN202310243665.4在审
发明人：胡伟;徐雯;谢志辉;吴祖翔;肖小范;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开一种可自由组合的数据看板管理器及其底层实现方法，该数据看板管理器包括：数仓构建存储模块：用于存储并处理底层数据；指标体系设计模块：用于进行指标体系设计；看板构建模块：用于依据处理后的底层数据，及预先设计的指标体系构建可视化的数据看板；AA/AB实验模块：接入于所述数据看板内，用于进行AA或AB实验，以帮助用户作出决策。本发明从数仓的底层实现开始，到实现自由组合和动态展示，最后到数据分析的ab实验平台；可以灵活按照不同需求不同权限的用户动态展示；同时可以支持AB实验，方便业务人员快速便捷做出业务决策。
一种自由组合数据看板管理器底层实现方法

[发明专利]一种简历信息模块化的评估方法-CN202211170822.5有效
发明人：卢婷;李敬泉;肖小范;景昊;谢志辉;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种简历信息模块化的评估方法，包括如下步骤：S1：对信息模块化的简历进行版块标签的召回率测试，输出召回率；S2：对信息模块化的简历进行版块信息内容相似度测试，输出相似度及准确率；S3：将输出的召回率、相似度、准确率作为简历信息模块化的评估结果。本发明通过量化指标，解决了目前在对比简历信息结构化应用性能时，存在着通用性差、无法评估大规模简历信息、无法真实反映用户体验，或效率低下、耗费人力过多的缺陷的问题，取得了通用性强、能够真实反映用户体验，且更加高效的有益效果；通过本申请的方法评估的结构化简历能够更加便于招聘人员审阅修改以及简历信息管理平台的管理工作。
一种简历信息模块化评估方法

[发明专利]基于大规模预训练生成模型的文档级简历解析方法-CN202211643987.X在审
发明人：黄韵澄;梁家卿;肖仰华;徐雯;谢志辉;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司;复旦大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大规模预训练生成模型的文档级简历解析方法，步骤S1：采用文档格式解析模块识别简历文档，提取出简历文档中的文字数据，分析文字数据的逻辑流，并根据逻辑流将文字数据组织成统一的文本格式；步骤S2：采用区块划分模块输入简历文档的统一文本格式文字数据，并通过所述区块划分模型将文字数据划分到对应的信息区块中；步骤S3：采用细粒度信息抽取模块输入简历文档的区块划分结果，输出以键值对形式存储的细粒度抽取信息。本发明实现了处理不同格式的简历文档，实现端到端的基于滑动窗口的生成式大模型简历解析，实现包含长文本的文档级信息抽取，提升了简历解析的鲁棒性和泛化能力。
基于大规模训练生成模型文档简历解析方法

[发明专利]基于预测的人岗匹配精准召回推荐方法-CN202310131346.4在审
发明人：胡伟;徐雯;李敬泉;谢志辉;王彩君;郑德乐;肖小范;吴显仁 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/1053 文献下载
摘要：本发明提供基于预测的人岗匹配精准召回推荐方法，盖方法包括如下步骤：基于若干简历和岗位的信息构造基于预测的人岗匹配模型；基于需要招聘的岗位，利用人岗匹配模型进行召回，得到候选的简历集；通过智能触达的形式联系候选人，如果候选人表示有意愿了解，则后续由专职hr负责更新，同时在系统更新为最新的简历。本发明可以精准快速盘活企业人才库的沉睡历史简历，同时利用智能电话搜集候选人的意向，减少了招聘专员的工作量，提高招聘效率，节省招聘成本，将人岗匹配推荐系统和智能呼叫系统相结合，利用智能电话提前确定候选人意向，再给到HR做下一步沟通，进一步提高了HR工作效率。
基于预测匹配精准召回推荐方法

[发明专利]一种基于复杂网络构建人才竞争力指数的方法-CN202211560280.2在审
发明人：徐雯;李敬泉;刘王祥;谢志辉;孙钰;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/105 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂网络构建人才竞争力指数的方法，包括S1：计算候选人x在时间段T的面试offer率；S2：对应每一个offer，计算offer的面试通过率，计算提供该offer的公司的重要性，计算该offer的含金量；S3:计算候选人x在时间段T的所有offer的含金量并求和；S4:计算得到候选人x的人才竞争力指数的ground truth。本发明实现了对人才的等级的评估，由于指标是能够适用于相应行业领域的客观统一标准，因此，通过训练模型计算出的人才竞争力指数能够客观反映人才的能力水平，避免了基于不同的企业标准而进行人才评价有失客观公正的不良。
一种基于复杂网络构建人才竞争力指数方法

[发明专利]一种定向招聘智能匹配推荐和自动化审核系统-CN202211591192.9在审
发明人：刘王祥;谢志辉;李慧丽;徐伟招;吴显仁 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/1053 文献下载
摘要：本发明公开了一种定向招聘智能匹配推荐和自动化审核系统，包括：用于根据预设定规则对企业岗位的硬性字段要求和求职者的求职简历的匹配度打分的解析模型，以及用于根据预设定规则对企业岗位的岗位要求和求职者的求职简历的匹配度打分的人岗模型。本发明基于找牛人和面牛人这两项新业务，将找牛人抽象为关键词匹配，将面牛人抽象为智能匹配；通过解析模型和人岗模型给出一个得分，根据此得分可以将求职者简历与企业岗位之间的匹配程度进行排序，审核顾问基于排序来进行审核，或者直接自动免审核和不过审，从而实现建立一条自动化的交付流水线，借助最新的人工智能算法，在不增加审核人员的基础上，提升人机协作的整体效能，确保顺利交付。
一种定向招聘智能匹配推荐自动化审核系统

[发明专利]用于改进搜索的广义线性混合模型-CN201811432396.1有效
发明人： C·厄兹恰拉尔;吴显仁;J·杨;A·古普塔;A·R·奈尔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本文公开了使用广义线性混合模型来改进搜索的技术。在一些实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收包括至少一个搜索项并与用户相关联的搜索查询；从多个候选的相应简档中提取特征；对于候选中的每个候选，基于包括广义线性基于查询的模型和基于用户的随机效应模型的广义线性混合模型生成相应的分数；基于相应的分数从多个候选中选择候选子集；并且使所选择的候选子集在搜索查询的搜索结果页面中显示给用户。
用于改进搜索广义线性混合模型

[发明专利]一种基于招聘需求相似度的职位推荐方法-CN202211299760.8在审
发明人：刘红岩;高歌;车尚锟;杜思霖;景昊;谢志辉;吴显仁;徐伟招 -专利权人：深圳今日人才信息科技有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于招聘需求相似度的职位推荐方法，步骤S0：匹配预测模型构建阶段；训练Word2Vec模型和匹配预测模型；步骤S1：HNSW图构图阶段；使用匹配预测模型为系统中所有的企业招聘需求计算特征向量，构建HNSW图；步骤S2：用户服务阶段；获取适合求职者的岗位招聘需求，并在构建好的HNSW图中检索最相似的N个岗位推荐给该求职者。本发明实现了获取并满足求职者的真实求职意向；使那些职位需求很相似，但实际上适合的候选人群完全不同的职位对应的特征向量的差异提高；使那些文本相似度较低，但适合同一批候选人群的职位对应的特征向量的差异减小、相似度提高；效率更高、更适用于为用户提供实时服务。
一种基于招聘需求相似职位推荐方法

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