电子招聘系统的分析与不足：面向解决知识不完整与领域覆盖有限基于语义的方法

互联网的快速发展催生了电子招聘与人力资源管理的新方法。这些方法旨在通过引入自然语言处理工具和基于语义的方法，系统性地解决传统招聘流程的局限。在此背景下，对于给定的职位发布，应聘者简历（通常以.pdf、.doc或.rtf等不同格式的自由文本非结构化文档上传）使用传统的基于关键词的模型并结合职业类别和基于语义的技术等附加资源进行匹配/筛选。采用这些技术已被证明能有效降低传统招聘与候选人筛选方法所需的成本、时间与精力。然而，技能差距（即精确检测和提取应聘者简历与职位发布中相关技能的倾向）以及应聘者简历中编码的隐藏语义维度仍是电子招聘系统的主要障碍。这是因为当前电子招聘系统所利用的资源来自通用的领域无关来源，从而导致知识不完整和缺乏领域覆盖。本文回顾了最先进的电子招聘方法并强调了该领域的最新进展。详细阐述了一个通过运用多种协作语义资源、特征提取技术和技能关联度量的方法来解决当前不足的电子招聘框架。给出了所提框架的一个实例化，并使用来自两个招聘门户的真实招聘数据集进行的实验验证表明了该方法的有效性。