中文简历自动解析与推荐算法

“中文简历自动解析及推荐算法.pdf” 本文主要探讨了在互联网招聘日益普及的背景下，如何高效处理和分析海量的电子简历，以提高企业招聘的效率和准确性。作者提出了一个中文简历自动解析及推荐算法的方案，该方案旨在解决传统简历筛选过程中的低效问题。 首先，文章介绍了简历解析的关键步骤。通过对中文简历的句子进行分词、词性标注等预处理，将文本转化为特征向量。然后，利用支持向量机（SVM）分类算法对这些特征向量进行分类，将简历内容划分为六个通用类别，包括个人基本信息、求职意向、工作经历、教育背景、技能特长和自我评价等。其中，对于个人基本信息，通过设计特定的语法规则来提取姓名、性别和联系方式等关键信息。而对于复杂的工作经历部分，采用隐马尔可夫模型（HMM）进行更深入的分析，以抽取出如职位、公司名称、工作时间等详细信息。这种结合规则和统计方法的简历信息抽取策略，能够有效地从非结构化的文本中提取出结构化的信息。 接下来，文章提出了一个基于内容的互惠推荐算法（Content-Based Reciprocal Recommender algorithm, CBRR）。这个算法不仅考虑了求职者的个人特点和能力，还兼顾了企业的招聘需求和偏好。通过分析求职者的简历内容，匹配企业对候选人的期望，实现个性化推荐。CBRR算法可以为招聘人员提供匹配度高的候选人简历，减少手动筛选的工作量，提高招聘效率。 此外，文章还引用了艾瑞咨询的报告，指出中国网络招聘市场的巨大规模，强调了解决简历筛选问题的紧迫性。在2015年，中国网络招聘月度平均覆盖人数超过1.5亿，表明这一领域的需求非常旺盛，自动解析和推荐算法的应用具有广阔前景。 该研究为解决互联网招聘中的简历处理问题提供了一种创新方法，通过自动解析和推荐算法，能够有效提升企业筛选合适人才的效率，同时也优化了求职者的应聘体验。这一技术的发展对于推动人力资源行业的数字化转型具有重要意义。