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申请/专利权人：深圳夸夸菁领科技有限公司
摘要：本发明公开一种智能寻才的方法，包括如下步骤：S1：构建知识图谱；S2：对职位描述文本进行解析，并构建职位模型和职位画像；S3：基于S2获取的职位模型和职位画像，在S1构建的知识图谱中，寻找所需要的候选人；S4：自动生成联系邮件或消息，并与候选人联系。本发明采用基于知识图谱的智能寻才的方式，改进了传统的招聘流程，可极大提高招聘效率，具有重要的实用价值，此外，还通过自适应的强化学习模型，可根据实际使用情况不断进行改进和优化，保证招聘质量，可以有效的解决传统人力资源招聘中的痛点，减少HR和猎头的工作量。
主权项：1.一种智能寻才的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建知识图谱；S2：对职位描述文本进行解析，并构建职位模型和职位画像；S3：基于S2获取的职位模型和职位画像，在S1构建的知识图谱中，寻找所需要的候选人；S4：自动生成联系邮件或消息，并与候选人联系；所述S1具体包括如下步骤：S11：收集与招聘相关的文本数据，并从文本数据中提取关键词，其中，与招聘相关的文本数据包括公司信息、行业动态、人才市场情况、社交媒体公开的信息、专业网络公开的信息、在线简历库公开的信息和在招聘网站、公司网站以及行业资讯网站公开的信息；S12：将S11收集到的文本数据和相应的关键词，构建知识图谱；所述S11中，从文本数据中提取关键词，是采用卷积神经网络模型或循环神经网络模型，进行特征提取的，同时，对于社交媒体中公开的信息，还会提取情感倾向，并对情感倾向进行分析；所述S12中，在构建知识图谱时，还会融合情感倾向分析的结果；所述S3中，每进行一轮寻找候选人的过程结束后，还会依据寻才结果，对寻才策略进行优化；所述S3中，是采用DQN模型对寻才策略进行优化，其是以机器人作为agent，寻才过程中的各种行为作为action，寻才结果作为state，猎头或HR对寻才结果的反馈作为reward；其中，寻才过程中的各种行为包括选择搜索的节点、权重调整；所述寻才过程中的各种行为还包括搜索的深度、搜索的广度、搜索的启发式策略。
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权利要求：
百度查询： 深圳夸夸菁领科技有限公司 一种智能寻才的方法及RPA机器人系统
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