基于知识图谱与注意力网络的可解释岗位推荐方法及装置

本发明涉及一种基于知识图谱与注意力网络的可解释岗位推荐方法及装置，属于人岗匹配技术领域。其包括以下步骤：S1.获取人岗匹配数据，构建人岗匹配数据集，并划分为训练集和测试集；S2.构建基于知识图谱与注意力网络的可解释岗位推荐模型，包括：用户简历与岗位数据嵌入模块、实体链接与知识嵌入模块、多重知识感知注意力模块以及向量融合与模型预测模块，采用训练集中数据对模型进行训练，得到训练好的模型；S3.构建岗位推荐结果解释生成模块，测试集数据经过训练好的模型进行预测，得到推荐结果，然后经过岗位推荐结果解释生成模块给出推荐结果对应的原因。本发明提出的方法优于其他的传统岗位推荐算法，且可以为岗位推荐结果提供解释。