CN111382337A - 一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 - Google Patents
一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111382337A CN111382337A CN202010162440.2A CN202010162440A CN111382337A CN 111382337 A CN111382337 A CN 111382337A CN 202010162440 A CN202010162440 A CN 202010162440A CN 111382337 A CN111382337 A CN 111382337A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- talent
- matching
- project
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 119
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 34
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/105—Human resources
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及人才信息与项目资源匹配技术领域，具体而言，涉及一种信息对接匹配方法。详细地，能够将人才项目资助信息转移到与确定出的匹配时长对应的信息匹配表单中，并且在人才项目资助信息与人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度大于设定阈值时才运行信息匹配表单以确定出关联特征信息，确保得出的关联特征信息是有效的，如此，能够避免对无效的关联特征信息的多次确定，提高了匹配的效率。在对关联特征信息进行检索时，会预先判断信息匹配资源的占用率是否达到预设值，根据判断结果执行不同的检索方法，如此，能够确保尽早地获取相对有效的关联特征信息的匹配结果，确保匹配的时效性。
Description
技术领域
本发明涉及人才信息与项目资源匹配技术领域，具体而言，涉及一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质。
背景技术
随着信息技术的发展，“点对点”的项目资助以及人才活动匹配已经逐渐应用于各行各业。各行业的人才资源需要与对口的待资助项目进行匹配，才能将人才资源的效益最大化，进而实现产业价值。
依附于通信技术和大数据的优势，现阶段的人才数据与项目数据的匹配已初见成效。但是仍然存在一些问题。
详细地，现有的人才数据与项目数据的匹配方法是将人才数据与项目数据进行多对多匹配，例如，将打包的人才数据与打包的项目数据进行混合匹配，从而实现人才数据与项目数据的匹配。但是这种方法难以将人才数据与项目数据进行区分，从而会导致匹配的效率低且时效性差。
发明内容
为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的之一在于提供一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质。
本发明实施例提供了一种信息对接匹配方法，所述方法至少包括：
根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
将所述人才标识信息进行推送。
在一种可替换的实施例中，所述根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，包括：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
在一种可替换的实施例中，所述运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息，包括：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
在一种可替换的实施例中，所述将所述人才标识信息进行推送，包括：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
本发明实施例还提供了一种信息对接匹配装置，所述装置至少包括：
转移模块，用于根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断模块，用于判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测模块，用于检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
推送模块，用于将所述人才标识信息进行推送。
在一种可替换的实施例中，所述转移模块，用于：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
在一种可替换的实施例中，所述判断模块，用于：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
在一种可替换的实施例中，所述推送模块，用于：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
本发明实施例还提供了一种服务器，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述的信息对接匹配方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的信息对接匹配方法。
本发明实施例所提供的一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质，能够根据人才项目资助信息的关键词以及信息数据库中存储的人才简历信息确定人才项目资助信息占用的信息数据库的匹配时长，并将人才项目资助信息转移到信息匹配表单中，并且在人才项目资助信息与人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度大于设定阈值时才运行信息匹配表单以确定出关联特征信息，能够确保运行信息匹配表单得出的关联特征信息是有效的，如此，能够避免对无效的关联特征信息的多次确定，提高了匹配的效率。进一步地，在调用信息匹配资源对关联特征信息进行检索时，会预先判断信息匹配资源的占用率是否达到预设值，然后根据判断结果执行不同的检索方法，如此，能够确保尽早地获取相对有效的关联特征信息的匹配结果，确保匹配的时效性。
可以理解，通过上述方案，能够对不同的人才项目资助信息和人才简历信息进行区分，从而提高匹配的效率和时效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种信息对接匹配方法的流程图。
图2为本发明实施例所提供的一种信息对接匹配装置的功能模块框图。
图3为本发明实施例所提供的一种服务器的方框示意图。
图标：
200-信息对接匹配装置；201-转移模块；202-判断模块；203-检测模块；204-推送模块；
300-服务器；301-处理器；302-存储器；303-总线。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明实施例提供了一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质，用以改善现有的人才数据与项目数据的匹配方法效率低且时效性差的技术问题。
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
图1为根据本发明一个实施例提供的信息对接匹配方法的流程图，应用于服务器，该方法可以包括以下内容：
步骤S21，根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中。
步骤S22，判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息。
步骤S23，检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值。
步骤S24，在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果。
步骤S25，在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果。
步骤S26，将所述人才标识信息进行推送。
在步骤S21中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度。
在步骤S25中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息。
通过上述内容，能够根据人才项目资助信息的关键词以及信息数据库中存储的人才简历信息确定人才项目资助信息占用的信息数据库的匹配时长，并将人才项目资助信息转移到信息匹配表单中，并且在人才项目资助信息与人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度大于设定阈值时才运行信息匹配表单以确定出关联特征信息，能够确保运行信息匹配表单得出的关联特征信息是有效的，如此，能够避免对无效的关联特征信息的多次确定，提高了匹配的效率。进一步地，在调用信息匹配资源对关联特征信息进行检索时，会预先判断信息匹配资源的占用率是否达到预设值，然后根据判断结果执行不同的检索方法，如此，能够确保尽早地获取相对有效的关联特征信息的匹配结果，确保匹配的时效性。
可以理解，通过步骤S21-步骤S26，能够对不同的人才项目资助信息和人才简历信息进行区分，从而提高匹配的效率和时效性。
在具体实施时，为了确保匹配时长的准确性，从而提高信息匹配表单的运行效率，避免在运行信息匹配表单时由于匹配时长的误差导致关联特征信息的遗漏，在一种可替换的实施例中，所述根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，具体可以包括以下内容：
步骤S211，根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量。
步骤S212，去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量。
步骤S213，分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时。
步骤S214，以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量。
步骤S215，分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度。
步骤S216，根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
在步骤S213中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大。
可以理解，通过步骤S211-步骤S216，能够对人才项目资助信息中的关键词进行字符分析和特征分析，从而依次确定出第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量，进而根据第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定人才项目资助信息占用的信息数据库的匹配时长。如此，能够确保匹配时长的准确性，从而提高信息匹配表单的运行效率，避免在运行信息匹配表单时由于匹配时长的误差导致关联特征信息的遗漏。
在实际应用中，在运行信息匹配表单时可能会出现卡顿的现象，在这种情况下，可能会导致确定出的关联特征信息出现信息遗漏。为了避免关联特征信息出现遗漏，在一种可替换的实施例中，所述运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息，具体可以包括以下内容：
步骤S221，从所述信息匹配表单中获取一组信息对。
步骤S222，利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集。
步骤S223，针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息。
步骤S224，根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果。
步骤S225，统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
在步骤S221中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对。
在步骤S222中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征。
在步骤S223中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的。
基于步骤S221-步骤S225，能够对信息匹配表单中的每一组信息对进行拆分，从而根据拆分得到的信息集确定出第一关联信息，从而进一步确定出第二关联信息。然后根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对信息对进行识别，获得识别结果，最后统计识别结果以确定出关联特征信息。由于关联特征信息是统计多个识别结果得到的，即使在运行信息匹配表单时出现卡顿，也能够将根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对信息对进行识别所获得的识别结果进行缓存，从而避免识别结果的丢失。如此，能够完整地确定出关联特征信息，避免关联特征信息出现遗漏。
在具体实施时，为了提高人才标识信息推送的效率和准确性，确保人才项目资助信息与人才简历信息完成匹配之后的后续进程，一种可替换的实施例中，所述将所述人才标识信息进行推送，具体可以包括以下内容：
步骤S261，根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重。
步骤S262，确定每个接收权重的权重生成逻辑。
步骤S263，针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时。
步骤S264，将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列。
步骤S265，根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
可以理解，通过步骤S261-步骤S265，能够根据确定出的多个推送对象的活跃度的顺序确定接收权重，并基于确定权重获得人才标识信息推送序列，然后根据推送序列依次将人才标识信息向每个推送对象进行推送。如此，能够提高人才标识信息推送的效率和准确性，确保人才项目资助信息与人才简历信息完成匹配之后的后续进程。
在上述基础上，本发明实施例提供了一种信息对接匹配装置200。图2为根据本发明一个实施例提供的一种信息对接匹配装置200的功能模块框图，该信息对接匹配装置200包括：
转移模块201，用于根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断模块202，用于判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测模块203，用于检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
推送模块204，用于将所述人才标识信息进行推送。
在一种可替换的实施例中，所述转移模块201，用于：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
在一种可替换的实施例中，所述判断模块202，用于：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
在一种可替换的实施例中，所述推送模块204，用于：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
所述服务器300包括处理器和存储器，上述转移模块201、判断模块202、检测模块203和推送模块204等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数对不同的人才项目资助信息和人才简历信息进行区分，从而提高匹配的效率和时效性。
本发明实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述信息对接匹配方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行的所述信息对接匹配方法至少包括以下步骤：
根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
将所述人才标识信息进行推送。
在一种可替换的实施例中，所述根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，包括：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
在一种可替换的实施例中，所述运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息，包括：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
在一种可替换的实施例中，所述将所述人才标识信息进行推送，包括：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
本发明实施例中，如图3所示，服务器300包括至少一个处理器301、以及与处理器301连接的至少一个存储器302、总线；其中，处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述的信息对接匹配方法。本文中的服务器300可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、服务器(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理服务器的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理服务器的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
在一个典型的配置中，服务器包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。服务器还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储服务器或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算服务器访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者服务器不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者服务器所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者服务器中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种信息对接匹配方法，其特征在于，所述方法至少包括：
根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
将所述人才标识信息进行推送。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，包括：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息，包括：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述人才标识信息进行推送，包括：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
5.一种信息对接匹配装置，其特征在于，所述装置至少包括：
转移模块，用于根据检测到的待匹配的人才项目资助信息的关键词及预设的信息数据库中存储的人才简历信息，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长，并将所述人才项目资助信息转移到与所述匹配时长对应的时长线程的信息匹配表单中；其中，转移到所述信息匹配表单中的所述人才项目资助信息的关键词的词向量的维度大于所述信息数据库中存储的人才简历信息的关键词的词向量的维度；
判断模块，用于判断所述人才项目资助信息的关键词的词向量与所述人才简历信息的关键词的词向量之间的当前相似度是否大于设定阈值，如果是，运行所述信息匹配表单，确定出所述人才项目资助信息与所述人才简历信息之间的关联特征信息；
检测模块，用于检测信息匹配资源的占用率是否达到预设值；
在所述占用率没有达到所述预设值时，调用所述信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；
在所述占用率达到所述预设值时，确定出正在执行的检索进程中的每个检索进程对应的目标关联特征信息对应的目标人才项目资助信息以及目标人才简历信息，暂停所述目标人才项目资助信息的关键词的词向量与所述目标人才简历信息的关键词的词向量之间的相似度值小于所述当前相似度值对应的目标关联特征信息的检索进程，并调用关闭所述检索进程所释放的信息匹配资源对所述关联特征信息进行检索，获得匹配结果；其中，所述匹配结果中包括与所述人才项目资助信息相匹配的人才标识信息；
推送模块，用于将所述人才标识信息进行推送。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述转移模块，用于：
根据所述人才项目资助信息的关键词中项目标识字符的关联系数，对所述关键词中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息进行特征融合，得到第一特征向量；
去除所述第一特征向量中项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的字符噪声，得到第二特征向量；
分别确定所述关键词的词向量的第一模值和所述第二特征向量的第二模值；根据所述第一模值与所述第二模值的比值，以及预设的比值范围与匹配耗时的对应关系，确定模值匹配耗时，其中，包含的比值较大的预设的比值范围，对应的模值匹配耗时较大；
以所述关键词为参考，采用所述模值匹配耗时对所述第二特征向量进行降维，得到第三特征向量；
分别对所述第三特征向量中的项目位置信息、项目类别信息和项目时长信息的关联系数进行特征融合，确定所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度；
根据所述第三特征向量中项目类别信息的类别字符长度和每个项目标识字符的长度，确定所述人才项目资助信息占用的所述信息数据库的匹配时长。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述判断模块，用于：
从所述信息匹配表单中获取一组信息对；其中，所述信息对为所述人才项目资助信息与所述人才简历信息的信息对；
利用预设信息拆分条件对所述信息对进行信息拆分，获得所述信息对的拆分信息集；其中，所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的一个信息维度，或者所述拆分信息集中包含的每一段拆分信息分别对应所述信息对中的同一信息维度与同一相同信息特征；
针对每一匹配线程，根据预设的拆分信息维度与关联信息集合的对应关系确定所述匹配线程中含有的拆分信息维度对应的第一关联信息；并根据所述第一关联信息中包含的信息匹配逻辑与基准信息对的拆分信息集确定所述匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息；其中，所述基准信息对为所述信息对的前一组或者多组信息对，所述基准信息对的拆分信息集为对所述基准信息对进行信息拆分后获得的；
根据各匹配线程中包含的拆分信息维度对应的第二关联信息对所述信息对进行识别，获得识别结果；
统计所述识别结果以确定出所述关联特征信息。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述推送模块，用于：
根据所述人才标识信息确定出多个推送对象，根据所述推送对象活跃度的顺序依次确定每一推送对象的接收权重；
确定每个接收权重的权重生成逻辑；
针对每个权重生成逻辑，根据该权重生成逻辑中每个逻辑节点的执行函数，和针对所述人才标识信息预先存储的推送路径中每个路径的传输协议，确定该权重生成逻辑对应的接收延时；
将每个权重生成逻辑对应的接收延时分别叠加到所述推送路径中，获得所述人才标识信息推送序列；
根据所述推送序列依次将所述人才标识信息向每个推送对象进行推送。
9.一种服务器，其特征在于，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述权利要求1-4任一项所述的信息对接匹配方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述权利要求1-4任一项所述的信息对接匹配方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010162440.2A CN111382337B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010162440.2A CN111382337B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111382337A true CN111382337A (zh) | 2020-07-07 |
| CN111382337B CN111382337B (zh) | 2023-04-25 |
Family
ID=71217223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010162440.2A Active CN111382337B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111382337B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112685653A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-04-20 | 广州欧赛斯信息科技有限公司 | 一种人才就业模型的题库推送配置方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107807940A (zh) * | 2016-09-09 | 2018-03-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息推荐方法和装置 |
| CN108229924A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-06-29 | 广州市全周至程软件技术有限公司 | 招聘信息匹配方法、装置以及计算机可读存储介质 |
| US20180218241A1 (en) * | 2015-05-08 | 2018-08-02 | Guangzhou Ucweb Computer Technology Co., Ltd. | Webpage classification method and apparatus, calculation device and machine readable storage medium |
| CN109190111A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种文档正文关键词提取方法及装置 |
| CN110019689A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 北京网聘咨询有限公司 | 职位匹配方法和职位匹配系统 |
| CN110110045A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种检索相似文本的方法、装置以及存储介质 |
| CN110309427A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-10-08 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种对象推荐方法、装置及存储介质 |
| CN110399475A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-01 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的简历匹配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110633960A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-31 | 重庆市重点产业人力资源服务有限公司 | 一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法 |
-
2020
- 2020-03-10 CN CN202010162440.2A patent/CN111382337B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180218241A1 (en) * | 2015-05-08 | 2018-08-02 | Guangzhou Ucweb Computer Technology Co., Ltd. | Webpage classification method and apparatus, calculation device and machine readable storage medium |
| CN107807940A (zh) * | 2016-09-09 | 2018-03-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息推荐方法和装置 |
| CN108229924A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-06-29 | 广州市全周至程软件技术有限公司 | 招聘信息匹配方法、装置以及计算机可读存储介质 |
| CN110309427A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-10-08 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种对象推荐方法、装置及存储介质 |
| CN109190111A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种文档正文关键词提取方法及装置 |
| CN110019689A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 北京网聘咨询有限公司 | 职位匹配方法和职位匹配系统 |
| CN110110045A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种检索相似文本的方法、装置以及存储介质 |
| CN110399475A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-01 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的简历匹配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110633960A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-31 | 重庆市重点产业人力资源服务有限公司 | 一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 鲁城华;寇纪淞;: "基于概念间双向语义和多重关系的Web服务发现" * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112685653A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-04-20 | 广州欧赛斯信息科技有限公司 | 一种人才就业模型的题库推送配置方法及系统 |
| CN112685653B (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-15 | 广州欧赛斯信息科技有限公司 | 一种人才就业模型的题库推送配置方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111382337B (zh) | 2023-04-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111694939A (zh) | 智能调用机器人的方法、装置、设备及存储介质 | |
| EP2783310A1 (en) | Image searching | |
| CN106341280A (zh) | 业务处理方法和装置 | |
| CN114338413B (zh) | 网络中设备的拓扑关系的确定方法、装置以及存储介质 | |
| CN111382337B (zh) | 一种信息对接匹配方法、装置、服务器及可读存储介质 | |
| CN110442623B (zh) | 大数据挖掘方法、装置及数据挖掘服务器 | |
| WO2018127012A1 (zh) | 一种传输节点集群的检测方法和装置 | |
| CN111581226B (zh) | 基于大数据平台的数据共享方法、装置及政企云平台 | |
| CN106610989B (zh) | 搜索关键词聚类方法及装置 | |
| CN114398179A (zh) | 一种跟踪标识的获取方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN113918438A (zh) | 服务器异常的检测方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN110969469B (zh) | 数据的获取方法及装置 | |
| CN111597407A (zh) | 一种基于tcam的关键字匹配方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114492366A (zh) | 二进制文件的分类方法、计算设备及存储介质 | |
| CN109062642B (zh) | 一种控件消息通知方法及装置 | |
| Choi et al. | Capture-aware couple-resolution blocking protocol in RFID systems | |
| CN106997353B (zh) | 网页改版的监控方法及装置 | |
| CN111191235A (zh) | 可疑文件分析方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| CN110221971B (zh) | 搜索引擎的测试方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN114707911B (zh) | 一种结合云计算的跨境电商信息风险分析方法及服务器 | |
| CN109582947B (zh) | Smo中情感判断的方法、装置、存储介质和处理器 | |
| CN116069990A (zh) | 检索数据的方法、装置及存储介质 | |
| CN111161012B (zh) | 一种信息推送方法、装置及计算机设备 | |
| CN107783827B (zh) | 异步任务处理方法及装置 | |
| CN112540835B (zh) | 一种混合机器学习模型的运行方法、装置及相关设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240511 Address after: 211400- A2 Bridge, West Side of Mintai Avenue, Economic Development Zone, Yizheng City, Yangzhou City, Jiangsu Province Patentee after: Yangzhou Heyao Information Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 475000 No. 92 Songcheng Road, Urban Rural Integration Demonstration Zone, Kaifeng City, Henan Province Patentee before: Kaifeng doctor innovation technology transfer Co.,Ltd. Country or region before: China |