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摘要：本发明涉及信息匹配技术领域，基于虚拟现实技术构建VR分类培训课室，基于虚拟现实技术构建考证空间与虚拟招聘空间，基于虚拟现实技术实现VR职位展示区，构建匹配算法，并实现岗位匹配课程、岗位匹配证书和课程匹配证书，根据匹配算法对课程、岗位和证书进行匹配并推荐；本发明有效地解决人才培养与岗位需求脱节，打通教育与实践之间的壁垒，构建完整的人才培养与服务闭环，确保教学内容对接岗位技能、职业证书对接就业能力。借助虚拟现实技术，为学生提供逼真的学习环境，根据本发明的通过对课程、证书、岗位三个方面进行匹配，同时还根据学生的成绩反馈匹配是否合格，这种方式更有利于培养兼具理论与实践能力的复合型人才。

主权项：1.一种基于虚拟现实的人才供应链平台信息交互方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：基于虚拟现实技术构建VR分类培训课室；S200：基于虚拟现实技术构建考证空间与虚拟招聘空间；S300：基于虚拟现实技术实现VR职位展示区；S400：构建匹配算法，并实现岗位匹配课程、岗位匹配证书和课程匹配证书；S500：根据匹配算法对课程、岗位和证书进行匹配并推荐；在所述步骤S200中，经过VR分类培训课室培训后，构建考证空间与虚拟招聘空间对用户能力进行检测；构建考证空间：使用Unity中的3D模型在场景中创建虚拟考证空间，所述虚拟考证空间包括：模拟考试场景、试卷选择、试卷作答；并可以实现在虚拟考试场景中自由漫游，查看考场环境、考试设备以及与考试相关的信息，通过键盘或鼠标控制考生的视角和行动，实现场景的交互操作，使用提取的特征和标签数据训练分类器，调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力；构建虚拟招聘空间：在场景中创建虚拟招聘空间，所述虚拟招聘空间包括：职位展示区、应聘者登记区、面试室；通过在虚拟招聘空间中屏幕上显示职位信息和应聘者信息，让用户进行招聘流程，接入后端系统，用户通过网络请求获取职位和应聘者的信息，并在虚拟招聘空间中进行展示；所述虚拟招聘空间通过应用机器学习算法对岗位进行筛选和推荐候选人；在所述步骤S300中，虚拟现实技术在场景中创建虚拟职位展示区，设置服务器接口，通过网络请求获取后台的职位信息并进行显示，通过读取本地json文件获取职位信息并进行动态更新；在所述步骤S400中，通过虚拟现实技术技术构建VR分类培训课室、考证空间、虚拟招聘空间和VR职位展示区，并对获取所述四个区域的实时用户信息、岗位信息和证书信息，通过虚拟职位展示区获取后台职位信息，根据后台职位信息创建岗位能力单元，通过VR分类培训课室获取课程知识点，通过考证空间与虚拟招聘空间获取证书信息；对所述岗位能力单元、课程知识点、证书信息进行数据预处理，按照关键词、主题、类别进行分词，并对所述分词通过词向量表示，将词向量根据对应的数据来源进行分类，分为岗位能力单元词向量集、课程知识点词向量集和证书信息词向量集，通过Doc2Vec训练一个模型，所述Doc2Vec为一种基于Word2Vec的模型，通过Doc2Vec模型计算岗位能力单元词向量集与课程知识点词向量中各个元素相对应的余弦相似度A_cos，岗位能力单元词向量集与证书信息词向量集中各个元素相对应的余弦相似度B_cos，课程知识点词向量集与证书信息词向量集中各个元素相对应的余弦相似度C_cos，对A_cos、B_cos、C_cos分别构建集合[A_cos]、[B_cos]、[C_cos]，对集合[A_cos]选择相似度最高的m个课程知识点，对于每个岗位能力单元，选择其余弦相似度最高的m个课程知识点，输出匹配结果，将岗位能力单元和相应的课程知识点输出为一个字典；对集合[B_cos]选择相似度最高的m个技能证书，并将其输出为一个字典；[C_cos]对选择相似度最高的m个证书，并将其输出为一个字典，结合所述字典对用户的岗位、课程、证书进行匹配；用户通过余弦相似度匹配课程，并在考证空间与虚拟招聘空间获得的匹配成绩对所述岗位能力单元、课程知识点、证书信息进行二次匹配；读取集合[A_cos]、[B_cos]、[C_cos]，将集合[A_cos]、[B_cos]、[C_cos]中的所有元素按余弦相似度大小进行重新排序，记集合[B_cos]中值的最小值为A1，记集合[B_cos]中值当前最大值为A2，记B1=A1mean（B_cos），B2=A2mean（B_cos），mean（B_cos）表示集合[B_cos]中所有元素的平均值，所述B1、B2表示为证书与岗位的最大与最小比例关系；定义Li=B1+B2-B1×C_cosi-min（C_cos）max（C_cos）-min（C_cos），其中，C_cosi为集合[C_cos]中的第i个元素，min（C_cos）为集合[C_cos]中值最小的元素的值，max（C_cos）为集合[C_cos]中值最大的元素的值，所述Li表示为通过岗位与证书关系比例判断课程与证书对应值，将Li构建数组E1；定义Ki=B1+B2-B1×B_cosi-min（A_cos）max（A_cos）-min（A_cos），其中，A_cosi为集合[A_cos]中的第i个元素，min（A_cos）为集合[A_cos]中值最小的元素的值，max（A_cos）为集合[A_cos]中值最大的元素的值，所述Ki表示为通过岗位与证书关系比例判断课程与岗位对应值，将Ki构建数组E2；将数组E1、E2构建反馈矩阵E1E2，通过反馈矩阵结合匹配成绩对所述岗位能力单元、课程知识点、证书信息进行二次匹配的方法为：S401：获取匹配后的考证空间与虚拟招聘空间的成绩，并将考证空间成绩定义为E_grade，将招聘空间的成绩定义为I_grade，分别计算用户整体考证空间成绩和招聘空间的平均值mean（E_grade），mean（I_grade），通过计算判断用户整体的及格率，PE=+；PI=+；其中，PE表示为用户在考证空间的及格率，PI表示为用户在招聘空间的及格率，λ为及格比值，取值为70%，max（）为取最大值函数，min（）为取最小值函数，M为用户的总数，所述公式表示为根据用户的成绩比值在及格线的基数上增加分数，判断用户成绩是否达到及格线，若用户两个成绩都达到及格线则无需进行二次匹配，若用户成绩E_grade＜PE则跳转到S402；若用户成绩I_grade＜PI，则跳转至S403；S402：在集合[C_cos]中选出的m个余弦相似度中取消本次所匹配的余弦相似度，将剩余的m-1个余弦相似度重新输出字典，跳转S404；S403：在集合[A_cos]中选出的m个余弦相似度中取消本次所匹配的余弦相似度，将剩余的m-1个余弦相似度重新输出字典，跳转S404；S404：创建一个集合D和集合P，所述集合D中包括更新后的m-1个集合[C_cos]中的，所述集合P包括更新后的m-1个集合[A_cos]中的，将集合D和集合P输入反馈矩阵E1E2进行二次匹配判断，并更新矩阵，将集合D和集合E中反馈矩阵E1E2设为无穷大开始遍历，重复遍历集合D和集合P中的所有与删除m个中的一个余弦相似度，获得其对应的词向量，计算出集合D所有词向量与到删去余弦相似度对应的词向量的最短距离，遍历集合P，判断在源数据中判断与集合P中是否相同，若相同，则输出矩阵，若不同，则更新矩阵。

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