我在建一个工作场所——是的，还不够。我在研究中遇到的一个问题是如何将相关简历与感兴趣的招聘人员进行匹配我想到的最无聊的解决方案是使用文本分析来解析招聘人员指定的标签的简历——这有一个缺点：简历可能会包含隐藏的关键字或流行语那么想办法绕过这个问题就很有意思了。解决这个问题的更有趣的方法是什么？（也许是某种机器学习算法？那你也得训练这头野兽。）
所以我还不知道该怎么做我欢迎你提出任何建议。
最佳答案
将自由文本简历解析为单词。
删除停止语（和、或但是、等）。
把剩下的单词和简历一起存储在数据库中。
首先，你需要一位主题专家，他会根据招聘人员的要求对简历进行评分。
专家会给出一个分数，比如每个简历与给定要求的匹配程度为0-100分。
一旦这个过程被引导，你就可以使用一个经典的匹配算法来选择那些看起来和专家们评价很好的简历很接近的简历。
可能从简单的N nearest Neighbours开始，以后再转到更高级的Principal Component Analysis或Singular Value Decomposition上。
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