基于循环卷积神经网络的人力资源推荐

发布时间：2025-06-24 05:10

　　近年来,就业问题是亟需解决的社会难题,随着网络技术的快速发展,网络招聘成本低,人力资源招聘逐渐网络化。企业招聘人员需要花费大量的时间和精力从海量的简历中筛选合适的人才。面对不同的岗位需求,招聘人员不仅需要判断求职者的学历等信息是否符合招聘要求,而且需要分析求职者的工作经历和职业技能是否符合职位的要求和描述,非常的费时费力。因此本文提出了一种个性化简历推荐方案,来降低筛选的难度,提高筛选效率。关键思想就是利用了丰富的工作申请数据和企业邀请数据。首先我们采用深度学习模型处理简历和职位中的自由文本,然后从整个简历和职位中提取语义实体。通过融合自由文本特征和实体特征,能够得到简历和工作岗位的全面描述。具体而言,我们提出了基于BiLSTM和CNN的神经网络来提取职位需求和简历文本的词级别特征,采用了注意力机制衡量招聘要求对不同工作经历的重要性以及工作经历对不同招聘要求的贡献。主要研究内容包括:1.数据采集和预处理:实现了数据的采集和预处理,对求职人员信息、招聘信息等数据进行结构化处理,对采集的数据进行数据的清洗、数据的提取以及数据的转换。2.求职者和招聘信息匹配:根据求职者简历以及招聘信息的特点,...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1基于内容推荐

2.1.2基于内容的推荐算法基于内容的推荐主要是从用户和物品自身的特征出发,分析用户感兴趣的特征,将具有相似特征的物品推荐给用户。内容推荐系统结构图如图2.1所示。该算法主要分为三步:

图2.2人工神经元

神经网络是一种人工神经元,它主要的设计思路来自于生物学中的神经元。人工神经元的结构图如下图2.2所示。神经网络一般是由多个神经元组成,神经网络通过神经元的连接来传递信息,神经网络一般会被分为多个层次,通常包含输入层、隐藏层以及输出层。全连接层是最为普遍的网络层,多层感知机就是全连....

图2.3最大池化

池化层:池化就是下采样,主要目的就是减少特征的参数。一般的池化层的运算包括最大池化、均值池化、高斯池化和可训练池化等。通常的最大池化操作如图2.3所示。池化规模为2*2,步幅为2,每个MAX操作对四个数进行。非线性激活层:输入的数据在卷积层只是经过了线性映射,而只有卷积操作的神经....

图2.4 RNN模型结构图

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是能够处理时序数据的神经网络,它不同与传统的前馈神经网络,即使是同一层神经元,它们之间也是有信息传递的。相对于卷积神经网络,循环神经网络可以扩展到更长的序列数据,处理序列长度不同的数据。具体结构如下图2.4....

本文编号：4052537