摘要：对电商人才需求组合数据提取的最终目的是要将有用的人才信息推荐给企业,使企业招聘更加依赖于个性化,提出一种基于模糊规则和相似度计算的电商人才需求组合数据自适应提取方法。通过选取电商人才需求组合数据特征,并计算搜索关键词在选取特征上的隶属度。同时为了拉开电商人才需求组合数据在不同特征上的隶属度差距,突出电商人才需求组合数据某一方面或某几方面特征的重要性,赋予重要特征较大权重,总结电商人才需求组合数据提取模糊规则。在此基础上,分别计算电商人才需求组合数据文本中的词语相似度和句子相似度。根据计算结果向企业用户推荐与其搜索需求相关度较高的电商人才需求组合数据,实现电商人才需求组合数据自适应提取。仿真结果表明,上述方法克服了当前方法存在提取准确率不高、提取召回率较低、综合评价指数较差以及提取效率低下的弊端,实现了电商人才需求组合数据自适应提取,对企业招聘提供个性化推荐具有重要作用。

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