技术特征：
1.一种用工数据匹配方法，其特征在于，步骤如下：步骤s101：建立待岗人员特征矩阵，对当前待岗的工作人员建立人员特征矩阵，进行系统初始化；步骤s102：建立离职人员特征矩阵，对当前离职的工作人员建立人员特征矩阵，进行系统初始化；步骤s103：轮询比较特征相似度，通过算法比较上述俩个特征矩阵之间的相似度，对待就业人员工作矩阵进行循环比较，选择相似度最高的人员作为拟匹配的推荐人员；步骤s104：比较工作描述文本信息相似度，比较拟匹配的推荐人员和离职人员的工作描述文本信息，计算出相似度，根据相似度将待岗人员加入推荐信息列表；步骤s105：双向确认并反馈推荐结果，推荐结果发送至企业与个人进行双向确认，反馈确认结果。2.根据权利要求1所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述待岗人员特征和离职人员特征相同，均包括人员编号、人员工作描述文本信息、年龄信息、性别信息、工种大类信息、工种中类信息、工种小类信息和岗位级别信息。3.根据权利要求1所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述特征矩阵相似度计算具体为：其中，p为特征矩阵中参数总数，p＝6；其中x表示相似度系数，d(n)表示离岗人员特征矩阵中第n个参数值；g(n)表示待岗人员特征矩阵中第n个参数值。4.根据权利要求3所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述相似度系数计算方法如下：其中x表示相似度系数；m表示待比较的人员与已离职人员特征矩阵中年龄信息、性别信息、工种大类信息、工种中类信息、工种小类信息和岗位级别信息完全相同的个数；p为特征矩阵中参数总数。5.根据权利要求1所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述工作描述文本信息相似度计算方法具体为：对第一文本和第二文本分词，得到第一分词文本和第二分词文本；计算第一分词文本和第二分词文本的词频信息，得到第一词频文本和第二词频文本；在所述第一词频文本和第二词频文本中选取词频数量前n组成第一词频精选文本和第二词频精选文本；将第一词频精选文本和第二词频精选文本转化为第一稀疏向量和第二稀疏向量；对第一稀疏向量和第二稀疏向量处理，得到第一新词库和第二新词库；通过tf-idf模型处理第一新词库和第二新词库，得到对应的tf-idf数值；进一步计算获得tf-idf数值对应的第一特征数值和第二特征数值；
计算第一特征数值和第二特征数值的稀疏矩阵相似度，将所述稀疏矩阵相似度记为工作描述文本信息相似度。6.根据权利要求5所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述n为10。7.根据权利要求5所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述稀疏矩阵相似度大于预设稀疏阈值加入推荐信息列表，如果稀疏矩阵相似度小于预设稀疏阈值则重复比较下一个待就业人员工作矩阵。8.根据权利要求6所述的一种用工数据匹配方法，其特征在于，所述预设稀疏阈值为0.4。9.一种用工数据匹配系统，其特征在于，包括待岗人员特征矩阵建模单元、离岗人员特征矩阵建模单元、特征矩阵比较单元、文本相似度比较单元、确认反馈单元；所述待岗人员特征矩阵建模单元用于建立待岗人员特征矩阵，对当前待岗的工作人员建立人员特征矩阵，进行系统初始化；所述离岗人员特征矩阵建模单元用于建立离职人员特征矩阵，对当前离职的工作人员建立人员特征矩阵，进行系统初始化；所述特征矩阵比较单元用于轮询比较特征相似度，通过算法比较上述俩个特征矩阵之间的相似度，对待就业人员工作矩阵进行循环比较，选择相似度最高的人员作为拟匹配的推荐人员；所述文本相似度比较单元用于比较工作描述文本信息相似度，比较拟匹配的推荐人员和离职人员的工作描述文本信息，计算出相似度，根据相似度将待岗人员加入推荐信息列表；确认反馈单元用于双向确认并反馈推荐结果，推荐结果发送至企业与个人进行双向确认，反馈确认结果。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明提供了一种用工数据匹配方法、系统与存储介质，通过特征矩阵建模，对离职人员与待就业人员进行基于特征的数字建模，解决了系统中新增待就业人员数据挖掘冷启动问题，通过特征矩阵相似度计算算法，基于离职人员的特征矩阵，寻找与离职人员相似的待就业人员，提高了数据挖掘的效率，提高了岗位匹配的准确性，通过基于稀疏向量的文本比较方法，进一步提高了数据匹配效率。了数据匹配效率。了数据匹配效率。
技术研发人员：吴晓军 陈宁
受保护的技术使用者：河北冀联人力资源服务集团有限公司
技术研发日：2021.12.23
技术公布日：2022/3/25