10.3969/j.issn.1006-9348.2022.04.086
基于文本相似度的简历匹配推荐算法研究
为了能够更好的帮助求职者选择合适的岗位信息,提出了基于文本相似度的简历匹配推荐算法.通过对简历和岗位信息进行特征提取及特征处理,将数据文本划分为两类.在结构化文本中,利用偏好权重因子α消除求职者与企业之间由于不同因素带来的相似度计算偏差.对于非结构化文本,利用机器学习模型doc2vec训练,并计算两者之间的相似度,提出修正参数χ来解决doc2vec缺乏考虑段落长度差异性的问题.实验结果表明,上述方法具有更高的准确率、召回率以及F1值.
文本相似度、推荐算法、偏好权重因子、机器学习模型、修正参数
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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