基于联邦学习的岗位推荐方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202110367781.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113158241A | 公开（公告）日 | 2021-07-23 |
| 申请公布号 | CN113158241A | 申请公布日 | 2021-07-23 |
| 分类号 | G06F21/62;G06F16/2457;G06Q10/10;G06Q10/06;G06N20/20 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 姚明;赵迪;王湾湾;吴海宁 | 申请（专利权）人 | 图谱天下（北京）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京柏杉松知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 项京;赵元 |
| 地址 | 518118 广东省深圳市福田区福田街道岗厦社区彩田路3069号星河世纪A栋3603B8 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种基于联邦学习的岗位推荐方法、装置、客户端设备和服务器，包括：获得当前客户端指定的简历特征和浏览过的目标岗位及目标岗位特征信息，将其输入至预先训练好的横向联邦学习算法模型，得到各个目标岗位的岗位评分，并将各个目标岗位以及岗位评分发给服务器，服务器会根据目标岗位以及岗位评分，获得满足与当前客户端预设相似度条件的相似客户端，从相似客户端发送的目标岗位中获得推荐岗位，将推荐的岗位发送至当前客户端。本发明实施例中，服务器可以基于当前客户端预先与服务器共同训练的横向联邦学习算法模型为当前客户端推荐岗位，而不是根据客户端发送到服务器的个人简历进行岗位推荐，因此，有效地保护了个人隐私。 |
