一种多源城市数据的人才数据竞争力匹配方法

本发明公开了一种多源城市数据的人才数据竞争力匹配方法，属于人才数据技术领域，包括收集来自多个来源的城市数据，本发明通过使用自然语言处理技术对预处理后的文本数据进行深入解析，通过TF‑IDF算法计算词语的重要性得分，从中筛选出最具代表性的关键词，应用模式匹配或深度学习模型自动识别并提取文档中出现的技能标签，通过基于市场调研结果，设计一套多层次的职业角色分类体系，从宏观的行业类别到具体的职位等级逐层细化，通过对招聘网站上的职位发布情况进行分析，运用监督式学习算法训练一个高效的分类器，将任意给定的技能组合映射到最合适的职业角色上，模型具备自适应特性，能够随着时间和市场需求的变化不断自我更新和完善。