一种基于深度学习的人才信息分析方法

本发明公开了一种基于深度学习的人才信息分析方法，涉及人力资源管理技术领域，包括步骤：候选人数据采集；生成候选人的高维特征向量；构建领域的知识图谱，生成候选人的增强特征向量；用聚类算法将候选人划分为多个群体，并对每个群体定义聚类的类别名称；企业根据用人需求生成需求特征向量并选择一群体；基于相似度计算对群体内候选人进行排序推荐。本发明基于大模型、知识图谱、聚类分析的有机结合，不仅能够充分挖掘海量数据中隐含的技能联结与发展潜力，还在特征表示与匹配度计算的各个环节都具有高度可扩展性，拓展了人才数据分析在智能招聘、职业规划和人力资源管理等多方面的应用潜力。