一种基于AI的企业人才推荐系统

本发明涉及人才推荐，尤其涉及一种基于ai的企业人才推荐系统。

背景技术：

1、随着全球化和市场竞争的加剧，企业对于优秀人才的需求日益增长。优秀的人才不仅可以为企业带来创新思维和先进技术，还能提升企业的竞争力和市场地位。技术的快速发展也为企业人才招聘带来了新的挑战和机遇。互联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得企业可以更加便捷地发布招聘信息、筛选简历、评估候选人，提高招聘效率和质量。

2、经检索，中国专利号为cn116562835a的发明专利，公开了基于大数据匹配的人才推荐方法，涉及人才推荐技术领域；包括；该基于大数据匹配的人才推荐方法，通过简历分析模块分拆简历中的各个部分，通过简历匹配模块将分拆后的简历中的各个部分与企业招聘要求进行匹配，这样可以避免对简历进行全局匹配从而增加系统工作量，符合招聘企业的简历发送给企业进行筛选，通过面部特征抓取模块抓取求职者往期面试视频中的面部特征，这样可以实时检测求职者在面试过程中面部表情的变化，从而检测求职者的心理变化以及反应能力，通过语音分析模块对求职者面试语音进行分析，这样可以通过对求职者面试语音分析从而实现对求职者的情绪变化。

3、尽管上述在设计和实施上展现了诸多优势，但是如果训练数据存在偏见或不平衡，机器学习算法可能会产生偏见，导致对某些群体或特征的歧视，因此，提出一种基于ai的企业人才推荐系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在，但是如果训练数据存在偏见或不平衡，机器学习算法可能会产生偏见，导致对某些群体或特征的歧视的缺点，而提出的一种基于ai的企业人才推荐系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于ai的企业人才推荐系统，包括：

4、数据收集与预处理模块：负责从多个渠道收集人才数据，并对数据进行清洗、整合和预处理；

5、数据修正与平衡模块：负责识别数据集中的不平衡部分，并修正数据比例；

6、特征工程模块：负责从预处理后的数据中提取有意义的特征，并对其进行编码和转换，以便用于机器学习模型训练；

7、机器学习模型训练模块：负责使用特征数据集训练机器学习分类模型，并对模型进行调优和评估；

8、模型部署模块：负责将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，用于实时的人才推荐；

9、数据存储模块：负责使用数据库系统(如sql server)存储和管理系统中的所有数据，包括原始数据、预处理后的数据、特征数据集、训练好的模型等；

10、前端展示模块：负责提供用户界面，允许招聘者搜索、筛选和查看候选人信息，以及查看推荐结果和决策支持信息；

11、所述数据收集与预处理模块从各种来源(如招聘网站、企业内部数据库、社交网络等)收集到原始数据后，进行清洗、整合和预处理，所述数据收集与预处理模块将处理后的数据传输给数据修正与平衡模块，修正和平衡后的数据集，输出至特征工程模块，所述特征工程模块将编码和转换后的特征数据集传递给机器学习模型训练模块，所述机器学习模型训练模块在训练过程中需要从数据存储模块中获取历史数据或验证数据，一旦模型训练完成，训练好的模型将被存储在数据存储模块中，所述模型部署模块从数据存储模块中获取实时输入的候选人数据和企业招聘需求数据，以及之前训练好的机器学习模型，所述模型部署模块需要将推荐结果或用户反馈数据传回给数据存储模块，所述前端展示模块向用户展示搜索、筛选和查看候选人信息的界面，用户通过前端界面输入搜索条件或筛选条件后，所述前端展示模块将这些用户输入传递给模型部署模块，所述模型部署模块根据用户输入和实时数据生成推荐结果，并将这些结果返回给前端展示模块进行展示。

12、上述技术方案进一步包括：

13、所述数据收集与预处理模块包括数据爬虫/api接口单元、数据清洗单元、数据去重单元与数据标准化单元，所述数据爬虫/api接口单元负责使用爬虫技术从网页抓取数据，或通过api接口从其他系统获取数据，所述数据清洗单元负责执行数据清洗操作，将清洗后的数据传输给数据去重单元，所述数据去重单元负责检测并删除数据集中的重复记录，将去重后的数据传输给数据标准化单元，所述数据标准化单元负责根据z-score标准化对数据进行标准化。

14、所述数据修正与平衡模块包括数据检测单元、数据修正单元与算法选择单元，所述数据检测单元负利用统计方法检测数据集中各类别或特征的样本数量，识别出不平衡的部分，所述数据修正单元根据不平衡数据报告，选择并应用适当的修正技术来平衡数据集，所述算法选择单元基于数据的特点和修正需求，选择合适的修正算法，所述数据检测单元首先接收原始数据集，通过统计方法检测数据的不平衡性，并生成不平衡数据报告，所述算法选择单元根据不平衡数据报告和预设的算法选择策略，选择最适合的修正算法，所述数据修正单元接收原始数据集、不平衡数据报告和选定的修正算法，应用该算法对原始数据集进行修正，生成修正后的数据集；

15、所述数据检测单元使用统计方法分析数据集中各个类别或特征的样本数量，识别不平衡的数据部分，所述数据修正单元对于样本数量较少的类别或特征，采用过采样方法增加其样本数量；对于样本数量过多的类别或特征，采用欠采样方法减少其样本数量，所述数据修正单元使用数据合成技术(如smote算法)生成新的样本，以增加少数类样本的多样性。

16、所述机器学习模型训练模块包括数据输入单元，所述数据输入单元负责接收经过特征工程模块处理后的特征数据集，所述数据输入单元从特征工程模块接收特征数据集，将数据传递给模型训练单元，所述模型训练单元负责使用特征数据集训练机器学习模型，在训练过程中，所述模型训练单元需要与模型调优单元进行交互以调整模型参数，所述模型调优单元负责根据模型的性能表现对模型进行调优，如调整超参数、选择不同的算法等，所述模型调优单元接收模型训练单元提供的初步训练结果和模型性能评估数据，根据评估结果调整模型参数或算法，并将调整后的信息返回给模型训练单元，所述模型评估单元负责使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估，以衡量模型的性能，所述模型评估单元从模型训练单元接收训练好的模型，使用验证集或测试集对模型进行评估，并生成评估报告，将评估报告传递给模型选择单元，所述模型选择单元负责在多个训练好的模型中选择最佳模型，接收模型评估单元提供的多个模型的评估报告，根据评估结果选择最佳模型，并将其传递给模型输出单元，所述模型输出单元负责将训练好的机器学习模型以特定格式进行存储和输出。

17、所述模型训练单元使用特征数据集训练机器学习模型的具体步骤为：

18、选择模型：使用简单的模型(如线性回归或决策树)进行快速原型开发，然后根据性能、解释性和实时性需求逐步调整模型复杂度；

19、划分数据集：将数据集分为训练集、验证集与测试集，所述训练集用于训练模型，即让模型学习特征和评分之间的关系，所述验证集用于在训练过程中评估模型的性能，以便进行超参数调优和防止过拟合，所述测试集用于在模型完全训练好之后，使用测试集对模型进行最终的评估；

20、设置超参数：使用默认值作为起点，使用网格搜索来寻找最佳超参数组合；

21、训练模型：将训练集的特征作为输入，评分作为输出，来训练模型，在训练过程中，模型会不断迭代优化其内部参数(如权重)，以最小化预测评分和实际评分之间的误差，在每个迭代后，使用验证集来评估模型的性能，以便及时调整超参数或采取其他措施来防止过拟合；

22、保存模型：保存模型的结构(即如何根据输入计算输出)和训练好的参数(即模型在训练过程中学到的知识)。

23、所述模型调优单元根据模型的性能表现对模型进行调优的具体步骤为：

24、性能评估：使用验证集来评估模型的性能，正确分类的样本数占总样本数的比例,准确率为

25、预测为正样本的实例中真正为正样本的比例,精确率为

26、真正例占所有正例的比例,召回率为

27、精确率和召回率的调和平均数，f1分数为

28、其中，tp(真正例)、tn(真反例)、fp(假正例)、fn(假反例)分别表示真正例、真反例、假正例和假反例的样本数；

29、超参数调整：基于高斯过程或树状帕累托前沿，通过更新超参数空间的后验概率分布来指导搜索，从而找到更优的超参数组合；

30、算法选择：如果当前算法的性能不佳，更换其他算法，使用不同的机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机、神经网络等)，并比较它们的性能；

31、特征选择：特征选择是选择数据集中最重要的特征子集的过程。这有助于减少模型的复杂性，提高模型的泛化能力，并减少过拟合的风险。

32、特征重要性评估：通过递归地构建模型并消除最不重要的特征，直到达到指定的特征数量或模型性能不再提高为止；

33、正则化：通过加入l1范数惩罚项来约束模型中特征的权重，利用l1正则化算法来选择最重要的特征，使用线性回归模型作为基础模型，并应用l1正则化y＝w1x1+w2x2+...+wnxn+b，其中，y是目标变量x1,x2,...,xn是特征变量，w1,w2,...,wn是对应的权重，b是偏置项，l1正则化通过在目标函数中加入l1范数惩罚项，使得部分特征的权重趋向于0，为了控制惩罚项的强度，引入一个超参数λ目标函数＝损失函数+λ*l1范数惩罚项，损失函数衡量了模型的预测值与真实值之间的误差，l1范数惩罚项是各个特征权重的绝对值之和l1范数惩罚项＝·w1·+|w2|+...+|wn|，通过调整λ的取值，控制特征的稀疏性，当λ较大时，惩罚项的影响较大，部分特征的权重会变为0，从而实现特征选择的效果，通过使用优化算法来求解目标函数，得到最优的特征权重；

34、集成方法：将多个基模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中进行训练，堆叠可以捕获基模型之间的互补性，从而进一步提高模型的性能。

35、将多个基模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中进行训练的具体步骤为：

36、基学习器的训练：使用完整的训练数据集训练多个基学习器，每个基学习器都会对训练数据进行预测，并生成预测结果(第一级预测)；

37、生成新特征：将基学习器的预测结果作为新特征，形成一个新的数据集，这个新数据集被称为“第二级训练数据”，如果基学习器的数量较多，可以使用如pca(主成分分析)等技术进行降维；

38、元学习器的训练：使用第二级训练数据训练元学习器，元学习器的任务是根据基学习器的预测结果来做出最终的预测，元学习器可以使用任何机器学习算法，但会选择一个与基学习器不同类型的算法，以避免过度依赖某种特定的预测模式；

39、模型评估与调优：使用验证集对堆叠集成模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优，调整基学习器的数量、类型、参数，以及元学习器的算法和参数等。

40、所述模型部署模块包括模型推理单元、结果排名与筛选单元与监控与日志记录单元，所述模型推理单元负责加载训练好的机器学习模型，使用预处理后的特征向量进行模型推理，产生候选人的综合评分和与招聘需求的匹配度，所述模型推理单元得到预处理后的候选人与招聘需求的特征向量，所述模型推理单元输出候选人的综合评分以及候选人与招聘需求的匹配度，所述结果排名与筛选单元负责根据综合评分和匹配度对候选人进行排名，根据预设的筛选条件(如地理位置、薪资要求等)对候选人进行筛选，所述结果输出与可视化单元负责将排名和筛选后的结果转换为易于理解和使用的格式(如列表、报告、图表等)，将结果输出到用户界面、api接口或其他系统集成点，所述监控与日志记录单元负责监控模型推理的性能和准确性。

41、所述数据存储模块包括数据库管理系统单元、数据访问与接口单元与数据存储单元，所述数据库管理系统单元负责管理数据库的创建、配置、优化和备份等操作，所述数据库管理系统单元提供数据访问接口，如sql查询语言，用于数据的增删改查，所述数据访问与接口单元负责提供外部系统或用户访问数据库中数据的接口，控制对数据的访问权限和安全性，所述数据存储单元负责存储原始数据、预处理后的数据、特征数据集、训练好的模型，确保数据的物理存储和逻辑结构，所述数据存储单元接收数据库管理系统单元的数据读写请求，执行相应的操作，所述数据访问与接口单元与数据库管理系统单元交互，执行数据的查询和修改操作。

42、所述前端展示模块包括用户界面单元、数据获取单元、数据展示单元与交互控制单元，所述用户界面单元负责设计并实现用户与系统交互的界面元素，如搜索框、筛选条件、候选人列表、推荐结果展示等，所述数据获取单元负责从后端系统(如api接口)获取数据，如候选人信息、推荐结果、决策支持信息等，所述数据展示单元负责根据用户界面单元的设计，将数据以合适的方式展示给用户，如列表、表格、图表等，所述交互控制单元负责处理用户的交互事件，如点击、滑动、选择等，并根据需要更新用户界面或触发数据获取，所述用户界面单元将用户的输入封装成请求，发送给数据获取单元，所述数据获取单元接收请求后，调用相应的api接口从后端系统获取数据，并将返回的数据传递给用户界面单元进行展示，所述数据展示单元根据用户界面单元的设计要求，接收数据获取单元传递的数据，并将其以合适的方式展示给用户，当用户在用户界面上进行交互操作时(如点击按钮、滑动列表等)，所述交互控制单元接收这些事件并调用相应的处理函数，所述处理函数会更新用户界面的状态(如选中状态、高亮状态等)，或者触发新的数据获取请求(如加载更多数据、切换分页等)。

43、本发明具备以下有益效果：

44、1、本发明中，针对数据集中的不平衡部分进行修正，确保不同群体或特征的样本数量相对均衡，通过修正数据比例，确保不同群体或特征的样本数量相对均衡，减少算法偏见，基于修正后的数据和深度学习模型，为企业提供准确的人才推荐服务。

45、2、本发明中，利用机器学习模型处理复杂数据关系，学习数据的内在规律和特征，提高人才推荐的准确性和效率，并且随着数据的不断积累和模型的持续训练，系统的推荐能力将不断提升，能够更准确地捕捉企业和候选人的需求变化。