公开(公告)号：CN109829500B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN201910100896.3

申请日：2019-01-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 蔡毅 ,  张建南 ,  谢浩然

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2323 ,  G06F18/25 ,  G06F16/901 ,  G06Q10/1053

Abstract: 本发明公开了一种职位构图和自动聚类方法。此方法适用于大规模网络职位数据的分类。本发明首先预定义一套职位特征模板。然后从招聘网站中收集半结构化的职位样本数据，提取特征信息填充职位模板，并提取公司类型信息，同时利用网页链接信息构造职位网络。对职位网络采用随机游走采样得到样本路径，再利用语言模型训练节点的分布式表示。最后融合职位节点的分布式表示和结构化特征信息，采用K‑means算法进行聚类。

公开(公告)号：CN109829500A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910100896.3

申请日：2019-01-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 蔡毅 ,  张建南 ,  谢浩然

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/951 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明公开了一种职位构图和自动聚类方法。此方法适用于大规模网络职位数据的分类。本发明首先预定义一套职位特征模板。然后从招聘网站中收集半结构化的职位样本数据，提取特征信息填充职位模板，并提取公司类型信息，同时利用网页链接信息构造职位网络。对职位网络采用随机游走采样得到样本路径，再利用语言模型训练节点的分布式表示。最后融合职位节点的分布式表示和结构化特征信息，采用K-means算法进行聚类。