一种基于机器学习的行为测评在招聘应用中的方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的行为测评在招聘应用中的方法及系统，具体涉及机器学习技术领域，包括以下步骤：通过收集候选人测评行为数据并进行预处理，生成测评数据集；基于数据集分别计算测评任务复杂度指数和测评行为规律性指数，以量化候选人行为特征的复杂性和规律性；通过模糊推理确定最适合的机器学习策略；依据该策略构建并训练机器学习模型，训练后的模型输出候选人的测评评分，并将所有评分汇总排序，生成测评得分表单；本发明可以在招聘公司对预先提供的通用型模型提出优化需求时，动态匹配模型深度，确保资源利用效率，浅层模型在简单场景中快速完成候选人评分，深层模型在复杂场景中精准提取特征。