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申请/专利权人：浙江速碰信息科技有限公司
摘要：本申请的基于社交网络和关系可信度分析的智能匹配与推荐方法，涉及人工智能技术领域，通过根据人才的属性信息，计算人才与岗位的匹配度，当匹配度超过匹配阈值时，将人才视为种子人才；构建人才社交圈层，计算人才的显式关系的关系可信度，由关系可信度大于高可信度阈值的显式关系得到人才的高可信关系集合；计算人才之间的路径置信度之和，得到综合置信度，筛选出人才的高置信度关系集合；构建种子人才的社交网络，以人才为起点，判断直接邻居节点是否为强关系人才；计算第二匹配度，获取强关系人才的就业状态，计算综合匹配程度，将综合匹配程度大于推荐阈值的强关系人才加入人才推荐库，实现了高效的人才匹配和推荐。
主权项：1.基于社交网络和关系可信度分析的智能匹配与推荐方法，其特征在于，包括：采集岗位需求信息，获取各个人才提供的属性信息、就业状态，根据向岗位A投递简历的人才a的属性信息，计算人才a与岗位A的匹配度，当匹配度超过匹配阈值时，将人才a视为种子人才；基于人才提供的属性信息，得到其显式关系，构建人才社交圈层，计算人才a的显式关系的关系可信度，由关系可信度大于高可信度阈值的显式关系得到人才a的高可信关系集合；在人才社交圈层中找到与人才a为高可信关系的人才Ub，计算人才a与人才Ub之间所有关系路径的路径置信度之和，得到高可信关系的综合置信度，根据综合置信度从高可信关系集合中筛选出人才a的高置信度关系集合；以高置信度关系集合中的人才为节点、显式关系为边，根据人才间的关系可信度和综合置信度计算边权重，构建种子人才的社交网络，以人才a为起点，判断人才a的每个直接邻居节点是否为强关系人才；计算强关系人才与岗位A之间的第二匹配度，获取强关系人才的就业状态，获取其与种子人才相连的边权重，计算得到强关系人才的综合匹配程度，将所有强关系人才按照综合匹配程度进行排序，将综合匹配程度大于推荐阈值的强关系人才加入人才推荐库。
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百度查询： 浙江速碰信息科技有限公司 基于社交网络和关系可信度分析的智能匹配与推荐方法
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