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摘要:
互联网的普及极大地促进了在线招聘平台的发展,如何利用有效的算法在海量的职位和简历库中自动匹配符合岗位要求的简历,是构建在线招聘系统的难点之一.为解决上述问题,本文融合知识图谱和文本语义相似度算法,提出了一种采用字符搜索寻找符合岗位要求的简历子集和根据文本语义相似度对所得子集进行排序的两阶段方法.实验结果表明,基于BERT和余弦的语义相似度排序方法的平均准确率比基线方法高15.3%,即可显著提高岗位与简历的匹配度.
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文献信息
篇名 基于知识图谱和语义相似度的岗位匹配与排序方法
来源期刊 湖南城市学院学报(自然科学版) 学科
关键词 知识图谱 语义相似度 排序 命名实体识别
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 数学与信息科学
研究方向 页码范围 59-63
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-7304.2021.05.0012
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
知识图谱
语义相似度
排序
命名实体识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南城市学院学报(自然科学版)
双月刊
1672-7304
43-1428/TU
大16开
湖南省益阳市迎宾东路518号
1999
chi
出版文献量(篇)
3169
总下载数(次)
3
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