[发明专利]一种职位推荐方法有效
| 申请号： | 201610511648.4 | 申请日： | 2016-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN105893641B | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 李晨;杨成;茹静婷 | 申请（专利权）人： | 中国传媒大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人： | 吴大建 |
| 地址： | 100026 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种职位推荐方法，属于推荐系统技术领域，在职位推荐过程中可以避免马太效应，也可以避免冷启动问题，同时能够很好地利用群体实现个性化推荐。该职位推荐方法，包括：获取用户数据和职位数据；建立用户偏好向量空间模型、职位向量空间模型；根据用户偏好模型和职位模型进行基于内容的多域评分值计算获得职位的第一评分值，并排序获得职位集；若一职位有投递记录且属于职位集，则根据用户偏好模型和职位数据进行该职位基于用户背景信息相似度的评分值计算获得职位的第二评分值；根据职位的第一评分值和第二评分值获得该职位的混合评分值，并进行排序获得推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 职位 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种职位推荐方法，其特征在于，包括：获取用户数据和职位数据；根据用户数据建立用户偏好向量空间模型，根据职位数据建立职位向量空间模型，用户偏好模型中的用户兴趣与职位模型中的相关职位属性相对应；根据用户偏好模型和职位模型进行基于内容的多域评分值计算获得职位的第一评分值，并根据第一评分值对职位进行排序获得职位集；若一职位有投递记录且属于职位集，则根据用户偏好模型和用户数据进行该职位基于用户背景信息相似度的评分值计算获得职位的第二评分值；根据职位的第一评分值和第二评分值获得该职位的混合评分值，并根据混合评分值对职位进行排序获得推荐列表，在所述获得职位的第二评分值的步骤中包括：基于职位数据选取有投递记录的目标职位；判断目标职位是否属于职位集；若属于，则根据下述表达式计算第二评分值Scoreub：![]()
其中，Ua表示职位已有的投递记录中的所有用户集合，uo表示用户User，![]()
表示职位的所有投递用户总数，sim(u,uo)为职位的投递用户u与用户User的相似度值。
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