基于模糊聚类的岗位需求模型动态构建方法

本发明公开了一种基于模糊聚类的岗位需求模型动态构建方法，S1.采集与岗位需求相关的综合岗位需求数据集；S2.生成综合岗位需求数据集的特征向量集合；S3.应用改进模糊C均值聚类算法进行聚类分析，生成类别隶属度矩阵；S4.以关键特征向量和类别隶属度矩阵为输入，设计并训练第一层生成对抗网络；S5.以潜在特征向量和岗位需求历史反馈数据为输入，设计并训练第二层生成对抗网络；S6.动态优化岗位需求模型。本发明显著提高了模型生成的岗位需求特征的合理性与精准度。