申请/专利权人：山东光辉人力资源科技有限公司

申请日：2022-07-01

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115098682A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/335;G06F16/33;G06F16/903;G06K9/62;G06Q10/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明公开了一种工作职能标准化的优化方法和分类系统，可通过采集数据文件附随的排名位置信息以及采集用户点击文件数据的历史信息，对数据进行分类训练，最后得到相关的训练模型，通过部分匹配训练和直接训练匹配，可大大提高智能匹配推荐的准确性以及更快更短的处理时间，通过工作职能标准化的优化分类系统，可将分散化、多样化的工作职称数据信息进行模块化、标准化以及对其相应的数据信息进行整合处理，并且可对上传的数据文件附随的信息进行分析并得到更多的文件数据历史信息，将这些信息结合，从而为数据训练提供有利的帮助，使智能匹配推荐更加准确。

主权项：1.一种工作职能标准化的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：提供具有关联关系的模型组成的标准化模板，使用者按照模板填写规范化的工作职称并建立数据文件；步骤二：查找并且剥离数据文件名称“级别”术语，将工作职称的起始词，资历短语进行查找纠正，删除“兼职”、“全职”的信息，规范数据文件内工作职称；步骤三：获取数据文件内用户填写的信息以及用户搜索点击的信息，并且附随着相关排名的位置信息，去除步骤二内剥离的关键字和工作职称中的“资历”信息，根据数据库信息置换关键词或替换职称标题，根据相关的位置排名信息，生成相对的点击阈值，结合用户的历史点击数据，形成训练数据；步骤四：训练数据经过二值化的点击的工作职称采用Bagofwords算法，计算工作职称，并对每种n-gram的可能性，计算出现的次数，并得到最后产生的特征值，通过朴素贝叶斯分类器对数据进行部分匹配和直接训练匹配，最后得到训练模型，所述朴素贝叶斯算法公式为：PA|B1,B2＝PB1,B2|A*PAPB1,B2＝PB1|A*PB2|A*PAPB1,B2，P标准化的工作职称|特征＝P特征|标准化的工作职称*P标准化的工作职称P特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东光辉人力资源科技有限公司 一种工作职能标准化的优化方法和分类系统

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