本發(fā)明涉及崗位推薦，特別是一種人崗自動匹配的系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)分析方法的廣泛應(yīng)用，人崗匹配技術(shù)在現(xiàn)代人力資源管理中得到了越來越多的重視。傳統(tǒng)的人崗匹配方法通常依賴于人工篩選和經(jīng)驗判斷，通過簡歷篩選、面試評價等方式判斷求職者與崗位的匹配度。然而，這種方法往往主觀性強且效率低下，無法準(zhǔn)確量化求職者的實際能力與崗位需求之間的差異。此外，隨著崗位職能和工作環(huán)境的日益復(fù)雜化，崗位所需的技能和任務(wù)逐漸細化，單一的技能匹配已經(jīng)無法滿足實際需求。因此，當(dāng)前的研究逐漸轉(zhuǎn)向更精細化和數(shù)據(jù)驅(qū)動的匹配方法。通過對崗位信息和求職者能力的全面分析與建模，借助自然語言處理（nlp）、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù)，逐步實現(xiàn)對崗位任務(wù)和個人能力的多維度分析，并以此構(gòu)建更為精確的匹配模型，但現(xiàn)有的人崗匹配技術(shù)仍存在較多不足之處，許多匹配算法在匹配過程中未充分考慮崗位微任務(wù)的復(fù)雜性，通常以單一或少數(shù)幾項核心技能作為匹配依據(jù)，這種簡單的匹配方法難以涵蓋崗位的全貌，導(dǎo)致匹配結(jié)果的準(zhǔn)確性和直觀性不足，且忽視了用戶能力的動態(tài)演變和提升空間，無法動態(tài)地對用戶未來崗位進行匹配。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有的人崗自動匹配的系統(tǒng)及方法中存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于匹配結(jié)果的準(zhǔn)確性和直觀性不足，忽視了用戶能力的動態(tài)演變和提升空間。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種人崗自動匹配的系統(tǒng)，其包括，信息分析模塊，用于獲取崗位信息，進行分析聚類生成崗位微任務(wù)圖譜，并收集用戶信息，分析生成用戶能力圖譜；人崗匹配模塊，用于根據(jù)生成的崗位微任務(wù)圖譜和用戶能力圖譜進行人崗匹配，并生成崗位匹配結(jié)果；發(fā)展預(yù)測模塊，用于對用戶未來能力發(fā)展進行預(yù)測并更新用戶能力圖譜，基于更新的用戶能力圖譜預(yù)測未來匹配結(jié)果；展示存儲模塊，用于對崗位匹配結(jié)果和未來匹配結(jié)果進行展示，并存儲至數(shù)據(jù)庫中。

4、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述獲取崗位信息，進行分析聚類生成崗位微任務(wù)圖譜指通過網(wǎng)絡(luò)獲取崗位信息，并使用nlp技術(shù)對崗位信息進行處理，并使用td-idf算法提取崗位信息中關(guān)鍵詞，根據(jù)關(guān)鍵詞和td-idf值生成崗位關(guān)鍵詞向量；

5、隨機選取k個初始聚類中心，使用k-means聚類算法對崗位關(guān)鍵詞向量進行聚類處理；

6、將每個聚類作為一個崗位微任務(wù)，計算每個聚類中所有崗位關(guān)鍵詞向量與聚類中心的平均距離作為每個崗位微任務(wù)的權(quán)重，同步計算不同聚類的聚類中心的距離；

7、將每個崗位微任務(wù)視為節(jié)點，將聚類中心之間距離最短的兩個崗位微任務(wù)視為連接添加連接邊，計算連接的崗位微任務(wù)權(quán)重的均值作為連接邊權(quán)重構(gòu)建崗位微任務(wù)圖譜。

8、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述收集用戶信息，分析生成用戶能力圖譜指通過網(wǎng)絡(luò)收集用戶信息，采用word2vec模型進行分詞和詞向量表示，將用戶信息轉(zhuǎn)換為用戶嵌入向量并映射為圖譜中特征節(jié)點，對于每個特征節(jié)點的用戶嵌入向量，根據(jù)用戶信息查詢其時間節(jié)點，綜合所有特征節(jié)點的時間節(jié)點形成時間序列，基于每個特征節(jié)點的時間節(jié)點使用時間衰減加權(quán)計算特征節(jié)點權(quán)重：

9、；

10、其中為第i個特征節(jié)點的權(quán)重，為該特征節(jié)點的時間節(jié)點，為當(dāng)前時間，為時間衰減率，為時間序列中特征節(jié)點的時間節(jié)點且≠，g為時間序列；

11、選取cart算法構(gòu)建決策樹，設(shè)定決策樹分類目標(biāo)為關(guān)聯(lián)性；

12、將兩個特征節(jié)點的用戶嵌入向量輸入決策樹中判斷特征節(jié)點關(guān)聯(lián)性，若決策樹輸出存在關(guān)聯(lián)性，則將特征節(jié)點之間生成連接邊，計算連接的特征節(jié)點中用戶嵌入向量的余弦相似度，并基于余弦相似度得到連接特征節(jié)點之間的夾角；

13、計算得到與第i個特征節(jié)點相連的第j個特征節(jié)點的權(quán)重，基于兩個連接特征節(jié)點權(quán)重和的均值作為連接邊初始權(quán)重，并根據(jù)連接特征節(jié)點之間夾角計算角度相似性：；

14、其中和為連接的特征節(jié)點i和特征節(jié)點j的用戶嵌入向量，為特征節(jié)點i和特征節(jié)點j的夾角；

15、根據(jù)角度相似性調(diào)整連接邊初始權(quán)重得到連接邊調(diào)整權(quán)重：；

16、將連接邊調(diào)整權(quán)重賦予連接邊，并結(jié)合特征節(jié)點構(gòu)建用戶能力圖譜。

17、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)生成的崗位微任務(wù)圖譜和用戶能力圖譜進行人崗匹配，并生成崗位匹配結(jié)果指獲取崗位微任務(wù)圖譜和用戶能力圖譜，將所有崗位微任務(wù)節(jié)點形成崗位微任務(wù)圖譜匹配列表，基于用戶能力圖譜中任意一個特征節(jié)點，計算其與崗位微任務(wù)圖譜中所有崗位微任務(wù)節(jié)點的余弦相似度，并挑選其中余弦相似度最高的崗位微任務(wù)節(jié)點作為匹配節(jié)點，計算匹配節(jié)點匹配度：

18、；

19、其中為崗位微任務(wù)圖譜中節(jié)點與用戶能力圖譜中特征節(jié)點之間匹配度，為崗位微任務(wù)圖譜中節(jié)點與用戶能力圖譜中特征節(jié)點的余弦相似度，為崗位微任務(wù)圖譜中節(jié)點的權(quán)重，為用戶能力圖譜中特征節(jié)點的權(quán)重；

20、得到匹配節(jié)點后，將匹配節(jié)點中的崗位微任務(wù)節(jié)點從崗位微任務(wù)圖譜匹配列表中去除，并依次從用戶能力圖譜中選擇特征節(jié)點從崗位微任務(wù)圖譜匹配列表中選擇匹配節(jié)點，并記錄每對匹配節(jié)點的匹配度，綜合所有匹配節(jié)點匹配度作為用戶與崗位匹配度；

21、計算用戶與不同崗位的匹配度從高至低進行排序，生成人崗匹配列表作為崗位匹配結(jié)果。

22、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述對用戶未來能力發(fā)展進行預(yù)測并更新用戶能力圖譜，基于更新的用戶能力圖譜預(yù)測未來匹配結(jié)果指構(gòu)建長短期lstm模型將收集的用戶信息輸入長短期lstm模型中獲取未來用戶信息，并基于未來用戶信息構(gòu)建未來用戶能力圖譜更新當(dāng)前用戶能力圖譜，基于用戶未來能力圖譜計算用戶與不同崗位的匹配度，并生成未來匹配結(jié)果。

23、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：對崗位匹配結(jié)果和未來匹配結(jié)果進行展示指獲取崗位匹配結(jié)果和未來匹配結(jié)果后分別獲取用戶能力圖譜和未來用戶能力圖譜，將崗位匹配結(jié)果與用戶能力圖譜對應(yīng)展示，并對用戶能力圖譜與未來用戶能力圖譜之間區(qū)別進行標(biāo)注展示。

24、作為本發(fā)明所述人崗自動匹配的系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述存儲至數(shù)據(jù)庫中指將用戶能力圖譜、崗位匹配結(jié)果、未來用戶能力圖譜、未來匹配結(jié)果以及用戶信息存儲至數(shù)據(jù)庫中，并按照用戶信息進行分類存儲，數(shù)據(jù)庫將存儲數(shù)據(jù)同步至云端進行備份。

25、本發(fā)明的另外一個目的是提供一種人崗自動匹配的方法，其包括，

26、獲取崗位信息，進行分析聚類生成崗位微任務(wù)圖譜，并收集用戶信息，分析生成用戶能力圖譜；

27、根據(jù)生成的崗位微任務(wù)圖譜和用戶能力圖譜進行人崗匹配，并生成崗位匹配結(jié)果；

28、對用戶未來能力發(fā)展進行預(yù)測并更新用戶能力圖譜，基于更新的用戶能力圖譜預(yù)測未來匹配結(jié)果；

29、對崗位匹配結(jié)果和未來匹配結(jié)果進行展示，并存儲至數(shù)據(jù)庫中。

30、一種計算機設(shè)備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述人崗自動匹配的方法的步驟。

31、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述人崗自動匹配的方法的步驟。

32、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過收集崗位信息構(gòu)建崗位微任務(wù)圖譜，并收集用戶信息構(gòu)建用戶能力圖譜，基于崗位微任務(wù)圖譜和用戶能力圖譜計算用戶與崗位的匹配度，提高了崗位匹配的準(zhǔn)確性和直觀性，提高匹配效率和用戶體驗，同時對未來用戶能力圖譜進行預(yù)測并構(gòu)建未來用戶能力圖譜，匹配未來用戶崗位，有效地幫助用戶進行崗位選擇和自我提升。