基于深度学习的就业供需精准智能匹配应用研究.pdf
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1、SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯探 索 与 争 鸣 2023 NO.17 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯基于深度学习的就业供需精准智能匹配应用研究何晶 龙坡(长沙民政职业技术学院 湖南长沙 410004)摘要:随着网络招聘的发展,网络招聘渠道拥有大量的个人简历和企业招聘信息,数量达到上千万份甚至数亿份。海量数据是网络招聘时代突出的“数字化”特征。人岗匹配的核心原理是通过机器学习真实招聘数据,并将学习结果放到更多人才/岗位推荐上。近年来,人工智能、深度学习在各行各业爆炸式渗透,文本挖掘技术日新月异,很多研究人员利用深度学习
2、技术对就业供需精准智能匹配做了相关研究。关键词:数字化 人才/岗位推荐 深度学习 就业供需 精准智能匹配中图分类号:TP311.13;TP18文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)17-0244-05Research on the Application of the Precise Intelligent Matching of Employment Supply and Demand Based on Deep LearningHE Jing LONG Po(Changsha Social Work College,Changsha,Hunan Province,4100
3、04 China)Abstract:With the development of online recruitment,online recruitment channels have a large number of resumes and enterprise recruitment information,and the number has reached tens of millions or even hundreds of millions.Massive data is a prominent digital feature in the era of online rec
4、ruitment.The core principle of job matching is to learn the real recruitment data through machine and spread the learning results to more talents/job recommendations.In recent years,artificial intelligence and deep learning have exploded in all walks of life,and text mining technology is changing ra
5、pidly.Many researchers have used deep learning technology to do relevant research on accurate intelligent matching of employment supply and demand.Key Words:Digitization;Talent/position recommendation;Deep learning;Employment supply and demand;Accurate and Intelligent matching求职者和企业供需双方匹配是实现供需对接的有效方
6、式。供需匹配让企业利益和毕业生个体价值得到统一,实现“岗得其人”“人适其岗”的目标1,根据人员的素质和个性,将其安排在最适合的岗位上,以实现“人尽其才,物尽其用”的理想。使人才发挥最大价值,同时激活企业组织。网络招聘是就业市场中实现供需对接的方式之一,在新冠疫情的影响下,近年来网络招聘越来越成为一种主流的就业供需双方的交流平台。随着网络招聘的发展,网络招聘渠道拥有大量的个人简历和企业招聘信息,数量达到了上千万份甚至数亿DOI:10.16661/ki.1672-3791.2302-5042-1300基金项目:湖南省十四五教育科学规划课题 基于深度学习的高校毕业生就业供需精准智能匹配研究(项目编号
7、:XJK22CXX005)。作者简介:何晶(1990),女,硕士,讲师,研究方向为深度学习算法及其应用、职业教育研究。龙坡(1988),男,硕士,讲师,研究方向为人工智能、职业教育研究。244SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯 2023 NO.17 探 索 与 争 鸣科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION份,形成了海量的文本数据。海量数据是网络招聘时代突出的“数字化”特征。如何利用好这些海量文本数据,在简历上多方位客观评价和描述人才真实信息,并将这些简历和岗位进行精准匹配,是值得探讨研究的。深度学习是一种机器学习技术,它可以实现从
8、大量的数据中自动特征提取和分类2。基于深度学习的就业供需精准智能匹配研究旨在利用深度学习技术来提高就业供需匹配的准确性和效率。现有研究表明:基于深度学习的就业供需精准智能匹配可有效地提高就业供需匹配的准确性和效率3,从而提高就业效率,改善就业环境,促进就业市场的健康发展。1 深度学习方法与基本流程深度学习方法是一种机器学习技术,它使用多层神经网络来模拟人类大脑的学习过程,以解决复杂的问题,其基本流程包括数据准备、模型构建、训练和评估3。数据准备阶段,需要准备训练数据集,并将其转换为可用于深度学习的格式;模型构建阶段,需要构建深度学习模型,并设置超参数;训练阶段,需要使用训练数据集训练模型,以获
9、得最佳参数;评估阶段,需要使用测试数据集评估模型的性能。2 深度学习在人岗匹配中的应用2.1 深度学习在就业供需精准匹配中的应用2.1.1 基于深度学习的职位分类这是一种使用深度学习技术来对职位进行分类的方法4。可以帮助企业快速、准确地将职位分类为不同的类别,从而更好地管理和搜索职位。深度学习技术可以从大量的文本数据中提取特征,并使用这些特征来识别不同的职位类别。目前,相关研究者正在努力改进深度学习技术,以提高职位分类的准确性和效率。其中,研究重点包括:(1)改进深度学习模型的结构,以提高职位分类的准确性;(2)开发新的深度学习技术,以提高职位分类的效率;(3)开发新的职位分类模型,以提高职位
10、分类的准确性和效率。2.1.2 基于深度学习的求职者推荐一种利用深度学习技术来推荐合适的求职者的方法,可以利用深度学习技术来分析求职者的简历,以及他们的背景和技能,从而更好地推荐合适的求职者。(1)基于内容的推荐。基于内容的求职者推荐研究是一种基于求职者的个人信息,如简历、技能、经验等,来推荐合适的职位的研究。基于内容的求职者推荐研究受到了很多学者和研究者的关注,相继被提出了许多有效的方法来提高求职者推荐的准确性和召回率。这些方法主要包括基于深度学习模型、基于社交网络的模型、基于聚类模型、基于排序模型,以及基于推荐系统模型等。随着技术的发展,基于内容的求职者推荐研究将会变得更加复杂。未来的研究
11、将会更加注重求职者的个性化需求,以及更加精准的推荐算法。此外,未来的研究还将更加注重求职者的职业发展,以及更加精准的职业推荐。(2)基于协同过滤的推荐。它利用协同过滤技术来推荐合适的求职者给招聘者。相关研究者提出了许多有效的推荐算法,如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于混合协同过滤等。基于协同过滤的求职者推荐有望成为未来求职者推荐的主流方式,它可以更有效地帮助求职者找到合适的职位,并且可以更快地匹配求职者和雇主。此外,协同过滤还可以提供更多的精确性,以便更好地满足求职者和雇主的需求。(3)基于深度学习的推荐。近年来,基于深度学习的求职者推荐研究取得了一定的进展,主要包括构建求职者推荐
12、模型、提高求职者推荐准确性和效率等方面5。随着深度学习技术的发展,求职者推荐将变得更加精准和高效。深度学习可以帮助招聘者更好地理解求职者的背景和技能,从而更准确地匹配求职者和职位。此外,深度学习还可以帮助招聘者更好地了解求职者的个性特征,从而更好地评估求职者的适合性。未来,深度学习将继续改善求职者推荐,使其更加准确和高效。2.1.3 基于深度学习的职位(岗位)推荐基于深度学习的职位推荐是一种基于机器学习技术的职位推荐系统,它可以根据用户的个人信息、工作经历、技能和兴趣爱好等,通过深度学习技术,将求职者的简历文本和职位描述文本转换为可计算的特征,从而实现为用户推荐最合适的职位,它可以帮助用户快速
13、找到最适合的职位,提高求职效率,减少求职时间,从而更好地实现就业供需精准匹配。相关研究者提出了许多基于深度学习的岗位推荐方法,其中包括基多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、深度语义相似性模型以及限制性玻尔兹曼机等。随着深度学习技术的发展,深度学习技术可以更好地分析和理解用户的行为,从而更准确地推荐适合245SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯探 索 与 争 鸣 2023 NO.17 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯用户的岗位。此外,深度学习技术还可以更好地处理大量的数据,从而更好地推荐岗位。未来,基于深度学习的岗位推荐将会
14、变得更加准确和可靠,从而更好地满足用户的需求。2.1.4 基于深度学习的求职者与企业(人岗)匹配基于深度学习的人岗匹配研究是一种基于机器学习技术的应用,它可以帮助企业快速匹配合适的求职者,从而提高招聘效率。研究者通过构建深度学习模型,利用大量的历史招聘数据,来模拟人力资源管理中的人岗匹配过程,从而提高招聘效率。研究者还可以利用深度学习技术,对求职者的简历进行分析,将求职者的简历文本和企业的招聘要求文本转换为可计算的特征,从而更好地识别候选人的技能和能力,更好地匹配求职者和职位,得以实现就业供需精准匹配。现有研究成果表明:基于协同过滤的人岗匹配推荐技术已经取得了一定的成果6。相关研究者正在努力改
15、进和完善这一技术,以提高推荐精度和准确性。主要的研究方向包括:改进协同过滤算法,提高推荐精度;开发新的推荐算法,提高推荐效率;开发新的推荐系统,提高推荐的可用性;开发新的推荐模型,提高推荐的准确性。2.2 深度学习在就业供需精准匹配中的研究方向2.2.1 基于规则的算法这类算法基于规则,通过规则来匹配人岗位,如基于职位要求的规则、基于工作经验的规则等7。基于规则的方法是所有人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法的最早类型。实际上,在研究人员考虑使用机器学习实现一切自动化之前,其已经统一了计算机科学。基于规则的算法的原理很简单:定义一组规则,描述任务的所有不同方面;
16、指定这些规则的某种顺序或权重组合以做出最终决定;以相同的方式将由该固定规则组成的公式应用于每个输入。基于规则的算法通常具有非常高的精度,因为规则是用户定义的。其缺点是这种算法具有非常低的召回率,如无法定义世界上每一个城市,如果忘记将长沙放在城市数据库中,那么根本不会被规则算法检测到。2.2.2 基于机器学习的算法这类算法基于机器学习,通过机器学习模型来匹配人岗位,如基于随机森林的模型、基于聚类分析的模型等。机器学习算法可以分析大量的数据,从而更好地了解求职者的技能和能力,更好地匹配求职者。此外,机器学习算法还可以帮助企业更好地了解求职者,从而更好地满足企业招聘需求。经典的机器学习算法可以具有高
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