基于主动学习的双向个性化强化学习架构与多模型数据服务在旅行护理行业中的应用

使用不充分的在线招聘系统所带来的挑战可通过机器学习和软件工程技术加以解决。基于主动学习的双向个性化强化学习架构能够让招聘人员推荐合格应聘者，也使应聘者接收个性化职位推荐。本文聚焦于机器学习技术如何通过借助多模型数据服务加速数据获取，并利用带主动学习的双向强化学习提供个性化推荐，从而改进旅行护理行业的招聘流程。在应对COVID-19大流行期间医疗机构压倒性需求时，这一需求尤为明显。在封锁期间，对旅行护士及其他医疗专业人员的需求更为突出。我们构建了一个数据服务用于职位信息流处理，其通过自然语言处理（NLP）模型编排将职位相关数据高效准确地合成至数据库。该多模型数据服务提供了必要数据，以开发基于主动学习的强化学习双向个性化系统，该系统可利用内部开发的智能匹配分数作为基础，向招聘人员推荐旅行护士与医疗专业人员，并向应聘者提供职位推荐。基于主动学习的双向个性化强化学习架构结合了两大个性化系统——一个前向运行以推荐职位合格候选人，另一个后向运行以为应聘者推荐职位。