作者
乔奕杰
文章摘要
随着招聘市场的竞争加剧，简历筛选的效率成为企业招聘的重要挑战。本文研究了简历关键词提取与匹配算法，通过自然语言处理和机器学习技术，分析简历文本中的关键信息，旨在提高简历与职位描述之间的匹配度。研究表明，采用基于TF-IDF和Word2Vec的算法可以有效提升关键词的识别精度，并通过相似度计算优化简历筛选流程。最终，提出了一种高效的简历匹配框架，为企业招聘决策提供支持，有助于提升人才选拔的科学性和准确性。
文章关键词
简历筛选；关键词提取；匹配算法；自然语言处理；招聘效率
参考文献
[1] 王小强.招聘中的简历筛选技术研究[J].计算机应用研究,2023,40(5):123-126.
[2] 李明华.人工智能在招聘中的应用分析[J].人力资源管理,2022,38(3):45-50.
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