【摘 要】
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在线招聘由于其低成本、方便快捷等原因,已成为最受青睐的招聘方式。针对在线招聘网站不能实现电子简历的自动解析及推荐功能的问题,本文提出一种中文简历自动解析及推荐方案
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在线招聘由于其低成本、方便快捷等原因,已成为最受青睐的招聘方式。针对在线招聘网站不能实现电子简历的自动解析及推荐功能的问题,本文提出一种中文简历自动解析及推荐方案,该方案具体内容包括:1.依据中文简历的层次化结构,结合文本分类的理论知识,将中文简历文本分块问题转化为分类问题解决,将简历文本中所有段落划分为六个预定义通用类别,包括个人基本信息、求职意向和工作经历等。2.根据中文简历的规则性和统计学特征,提出统计模型和规则相结合的中文简历信息抽取方法。对于简历分块结果中的个人基本信息等简单信息,利用其词法和语法特征,手工构建规则来实现姓名、性别及联系方式等关键信息抽取;对于工作经历等复杂文本用隐马尔科夫模型进一步抽取关键信息。3.提出 了基于内容的互惠推荐算法(Content Based Reciprocal Recommender algorithm,CBRR)进行简历推荐。实验结果证实,CBRR算法推荐效果优于常见的协同过滤算法,同时,由于CBRR算法在推荐时增加了技能和岗位职责的匹配,推荐效果也优于其它互惠推荐算法。4.设计实现基于B/S架构的中文简历自动解析及推荐原型系统,将提出的统计模型和规则相结合的简历信息抽取算法及CBRR简历推荐算法应用到实际系统中。
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