中文简历的自动解析与推荐算法.pdf

简介：
本文探讨了针对中文简历的自动解析技术及其应用，并提出了一种基于自然语言处理和机器学习的推荐算法，以提高招聘效率和匹配精度。 为了应对企业在人工筛选电子简历过程中遇到的低效率问题，我们提出了一种自动解析及推荐方案。首先对中文简历中的句子进行分词、词性标注等一系列预处理步骤，并将其表示为特征向量。接着利用SVM分类算法将所有句子划分为六个通用类别：个人基本信息、求职意向和工作经历等。 在信息抽取方面，我们采用基于规则的方法来提取姓名、性别及联系方式等关键信息；对于复杂的工作经历等内容，则应用HMM模型进行详细解析。这样形成了一种结合了规则与统计方法的简历文本信息抽取方案。 此外，为了更好地满足企业和求职者双方的需求和偏好，还设计并提出一种内容互惠推荐算法（Content-Based Reciprocal Recommender algorithm, CBRR）。