將用戶配置文件與就業機會相匹配

Question

我目前正在開發一個軟件，可以根據用戶配置文件將用戶連接到作業。我在作業描述上運行了文本分析，並從中導出了重要的關鍵字。我還從他們的個人資料中收集了用戶信息。將作業匹配到用戶配置文件似乎是一項具有挑戰性的任務。是否有任何基於機器學習的算法可用於比賽制作？

Answer 1

OK，所以基本上，你必須爲每個職位描述關鍵字，然後你有某種形式的文本數據來嘗試匹配的關鍵字，（用戶配置文件）的。

由於您的訓練數據（用戶配置文件）未標記，因此supervised learning不會幫助您。 Unsupervised learning（集羣）也許可以幫助你從負載的用戶配置文件找到某些模式（關鍵字），但你肯定會需要嘗試不同種類的技術（如gaussian mixture models等），並觀察可能的模式。

你可能做的更簡單的事情是爲每個用戶配置文件派生/查找關鍵字（換句話說，以確定用戶配置文件中還存在多少個工作關鍵字），然後使用cosine similarity比較它們之間的距離。那麼您只需要確定最小角度閾值。這將是一個參數。當然，你需要使用bigrams或類似的矢量化你的文本數據;如果你使用Python，scikit已經有feature extraction）。你可能也使用tf-idf矢量化兩個，工作內容和用戶配置文件，但有一些沉重，以及決心的話停止列表。