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申请/专利权人：南通大学
申请日：2021-06-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN113362034B
主分类号：G06Q10/105
分类号：G06Q10/105;G06Q10/067;G06F16/2457;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2021.09.24#实质审查的生效;2021.09.07#公开
摘要：本发明公开了一种职位推荐方法,包含以下步骤：S0，获取所有的职位数据、用户历史行为数据及目标用户当前浏览的职位，根据所有用户历史行为数据获取各用户的职位浏览序列；S1，利用各用户的职位浏览序列结合随机游走算法生成新职位序列组；S2，采用Skip‑gram框架训练Word2vec模型生成各个职位的特征向量；S3，计算目标用户当前浏览的职位和所有职位之间的特征向量余弦相似度，并形成职位候选集。利用目标用户当前浏览的职位及所有职位之间的特征向量余弦相似度获取职位候选集作为职位推荐集，本发明职位推荐方法的实时性及准确性高，避免了马太效应和冷启动的问题。
主权项：1.一种职位推荐方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S0，获取所有的职位数据、用户历史行为数据及目标用户当前浏览的职位，根据所有用户历史行为数据获取各用户的职位浏览序列；步骤S1，利用各用户的职位浏览序列结合随机游走算法生成新职位序列组；步骤S2，采用Skip-gram框架训练Word2vec模型生成各个职位的特征向量；步骤S3，计算目标用户当前浏览的职位和所有职位之间的特征向量余弦相似度，并形成职位候选集；步骤S3中的候选集还包括从收藏数量、发布时间、平均浏览时间以及最近浏览人数四个维度选出的多个热门职位；步骤S4，利用由用户历史行为数据及职位信息获得的线上推荐模型对职位候选集中的职位进行推断打分，将多个符合条件的职位作为职位推荐集；步骤S4包含以下步骤：步骤S41,从职位数据中抽取职位ID、职位标题、发布时间、职位类别、收藏率及平均浏览时间；从用户历史行为数据中抽取用户ID、浏览职位ID、停留时间、是否收藏及浏览时间戳；根据职位ID整合用户ID、职位标题、发布时间、职位类别、收藏率、平均浏览时间及浏览时间戳构建线上推荐模型训练样本的输入数据，将同一个职位ID对应的停留时间及是否收藏作为线上推荐模型训练样本的标签。
全文数据：
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