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申请/专利权人：北京淘友天下技术有限公司
申请日：2018-09-29
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN110968771B
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06Q10/105
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.28#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2020.04.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于朋友关系的职位推荐冷启动方法及系统，包括以下步骤：A、获取用户的朋友关系；B、构建用户i的表示，用特征向量表示；C、构建职位z的表示，用特征向量表示；D、根据双线性模型，计算用户与职位的相关性得分；E、根据相关性得分对职位进行排序，完成个性化推荐，本发明能够根据用户信息和朋友信息，计算职位与用户的相关性分数，并根据相关性分数向用户推荐最相关的职位；当用户信息不全时，能够根据用户的朋友信息、职位的动态信息和双线性模型计算相关性分数，并推荐职位，解决了职位推荐的冷启动问题。
主权项：1.一种基于朋友关系的职位推荐冷启动方法，其特征在于：包括以下步骤：A、获取用户的朋友关系：用户注册时需要上传通讯录，根据通讯录构建用户与用户间的拓扑关系，得到用户的朋友集合；B、构建用户u的表示，用特征向量ui∈RM表示；C、构建职位z的表示，用特征向量zj∈RN表示：其中，职位的特征包括：职位的静态信息：行业，方向，技能，年龄，工作地点，薪酬范围；职位的动态信息：新鲜度、点击率；D、根据双线性模型，计算用户与职位的相关性得分：基于双线性模型，用户i对职位j的兴趣得分为： 其中：ui,m：用户特征向量ui中第m个元素；zj,n：职位特征向量zj中第n个元素；Wmn：权重，用于衡量ui,m和zj,n的相互关系；W：M×N大小的权重矩阵；E、根据相关性得分对职位进行排序，完成个性化推荐；所述步骤D中双线性模型的权重参数W由历史数据学习得到，计算步骤如下：a、历史训练数据Ο为对应的展示、点击事件rij∈{-1,1}的集合；b、用逻辑斯蒂函数作为似然度函数： 则训练数据的似然度为： c、进一步假设W的先验概率满足高斯分布： d、根据贝叶斯定理，该问题转化为求最大后验概率的问题，取对数后可以转化为如下优化问题： 使用最优化数值算法，求解出式中的W。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京淘友天下技术有限公司 一种基于朋友关系的职位推荐冷启动方法及系统
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