本发明涉及一种基于语义的招聘职位与求职简历匹配的方法及系统，属于信息匹配与招聘应聘领域，克服了语言表达的多样性导致现有的基于关键词的招聘职位与求职简历匹配准确率低、推荐内容不准确的问题。借助自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，通过语义理解及分析，对标准化后的职位和简历中的部分结构化数据和非结构化数据进行向量化；再分别对职位和简历进行聚类，缩小匹配范围；深度挖掘出求职者的不同工作经历，通过计算职位与简历中部分结构化数据的匹配度，以及职位信息向量和简历中工作经历向量之间的匹配度，达到职位与简历精确匹配的目的，改善招聘网站的推荐效果，提高了招聘方的招聘效率和求职者的应聘效率。

 本发明涉及一种基于语义的招聘职位与求职简历匹配的方法及系统，属于信息匹配与招聘应聘领域，克服了语言表达的多样性导致现有的基于关键词的招聘职位与求职简历匹配准确率低、推荐内容不准确的问题。借助自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，通过语义理解及分析，对标准化后的职位和简历中的部分结构化数据和非结构化数据进行向量化；再分别对职位和简历进行聚类，缩小匹配范围；深度挖掘出求职者的不同工作经历，通过计算职位与简历中部分结构化数据的匹配度，以及职位信息向量和简历中工作经历向量之间的匹配度，达到职位与简历精确匹配的目的，改善招聘网站的推荐效果，提高了招聘方的招聘效率和求职者的应聘效率。