职业信息转换模型的训练方法、职位的推荐方法

AITNT
正文
推荐专利
职业信息转换模型的训练方法、职位的推荐方法
申请号:CN202510060258
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119962606A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种职业信息转换模型的训练方法、职位的推荐方法。该方法包括:获取多个求职用户分别对应的求职意向信息,以及获取多个求职用户分别投递简历的职位对应的职位信息,其中,求职意向信息包括求职用户使用的职位搜索词和期望职位的职能信息;在每个求职意向信息包括的职位搜索词和职能信息提取多个求职特征,以及在职位信息中提取多个职位特征;将多个求职特征和职位特征进行交叉组合,得到每个求职用户对应的多组求职交互信息;对基于深度学习算法构建的职业信息转换模型进行训练,得到目标职业信息转换模型。利用本申请实施例可以对求职意图相关的语义进行深入的理解,提高推荐职位的精准程度。
技术关键词
职业 计算机程序指令 搜索词 文本 深度学习算法 推荐方法 电子设备 可读存储介质 模块 计算机程序产品 推荐装置 训练装置 处理器 意图 语义 存储器
系统为您推荐了相关专利信息
1
同态加密下虚拟电厂分布式资源聚合优化的方法及设备
分布式资源 加密数据 启发式算法 计算机程序指令 可再生能源利用率
2
基于自然语言处理的特种设备多模态交互式缺陷诊断系统
缺陷诊断系统 特种设备 多模态注意力 异构 节点
3
一种基于自然语言处理的结构化数据生成模型
数据生成模型 平台子系统 客服 自然语言 生成结构化数据
4
一种板材柔性轧制工艺优化方法
工艺优化方法 构建预测模型 板材 措施 数据
5
基于细粒度多源知识增强的多模态事实核查方法及系统
结点 异质 文本 语义 核查方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号