结合深度语义特征的人岗精准匹配算法

受中美贸易摩擦不断升级、国内经济结构调整和金融市场波动等环境压力影响,目前全国就业形势整体较为严峻。互联网中海量岗位信息的存在,为求职者和招聘单位带来了便捷,也为精准人岗匹配提出了挑战。基于内容的推荐算法较适用于人岗匹配,但是目前大多数方法使用的特征较少,特别是对提供的长文本信息利用不够。本文提出一种结合深度语义特征的人岗精准匹配算法,在构建较为完善的人岗特征体系基础上,利用自然语言处理技术,采用Doc2vec方法充分挖掘长文本中包含的语义信息,实现求职者与岗位之间信息的精准匹配。该方法既能克服数据稀疏和冷启动问题,同时能充分利用求职者和岗位提供的信息,有利于实现更加准确、个性化的就业推荐服务。

济宁市网络招聘平台市场运营及策略分析

信息时代,互联网技术的发展促使大数据在各个行业进行深刻的变革,人才引入已经成为促进地方发展的关键性因素,各行业对招聘人才的要求也越来越高,高校毕业生就业面临严峻的考验。而各个高校在指导大学生就业方面,仍然是以传统辅导为主,缺乏运用大数据技术的方法。本文就目前济宁市提升“231”产业集群竞争力,提升产业链、供应链水平作为主攻方向的背景下,充分利用大数据技术对济宁市人力资源市场微信服务平台进行灵活性优化,提高应届大学生就业率,助力济宁市的人才引进,为地方建设贡献一份力量。网络招聘平台具有覆盖面积广、构建完善、可信度高等特点,并融入济宁市地域特色,可推广程度高。