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公开(公告)号:CN113673943B
公开(公告)日:2023-02-10
申请号:CN202110813044.6
申请日:2021-07-19
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q10/10 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于履历大数据的人员任免辅助决策方法及系统,基于履历大数据的人员任免辅助决策方法具体包括步骤:S1、接收人员简历文本,通过中文简历文本处理算法处理人员简历文本;S2、基于专家规则与知识图谱进行混合短文本多标签分类;S3、基于从简历大数据中提取的组织机构树构建人员的职业社交网络;S4、基于查询条件获取符合要求的人员信息,对人员的职业社交网络进行可视化呈现,本发明能够提高半结构化简历数据中履历经历提取的准确性,结合领域知识与语义信息进行履历经历细粒度多标签分类,并且实现人员职业成长轨迹的可视化分析。
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公开(公告)号:CN113673943A
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN202110813044.6
申请日:2021-07-19
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q10/10 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于履历大数据的人员任免辅助决策方法及系统,基于履历大数据的人员任免辅助决策方法具体包括步骤:S1、接收人员简历文本,通过中文简历文本处理算法处理人员简历文本;S2、基于专家规则与知识图谱进行混合短文本多标签分类;S3、基于从简历大数据中提取的组织机构树构建人员的职业社交网络;S4、基于查询条件获取符合要求的人员信息,对人员的职业社交网络进行可视化呈现,本发明能够提高半结构化简历数据中履历经历提取的准确性,结合领域知识与语义信息进行履历经历细粒度多标签分类,并且实现人员职业成长轨迹的可视化分析。
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