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上传时间: 2020-05-07
详细说明：为解决企业人工筛选电子简历效率低等问题，提出一种简历自动解析及推荐方案。对中文简历中的句子进
行分词、词性标注等预处理，表示为特征向量，并利用 SVM分类算法将所有句子划分成预定义的六个通用类别，包
括个人基本信息、求职意向和工作经历等。利用个人基本信息的词法和语法特征，手工构建规则来实现姓名、性别
及联系方式等关键信息抽取；对复杂的工作经历等文本用HMM模型进一步抽取详细信息，从而形成基于规则和统
计相结合的简历文本信息抽取方法。考虑企业和求职者双方偏好，提出基于内容的互惠推荐算法（Content-Based
Reciprocal Recommender algorithm，CBRR）。
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