基于知识图谱的职位推荐系统代码

基于知识图谱的职位推荐系统通常包括以下步骤:

1. 数据预处理: 对职位描述、用户简历等文本信息进行分词、词性标注、去停用词等预处理步骤。

2. 知识图谱构建: 将职位描述、用户简历中的实体和关系抽取出来,并建立知识图谱。可以使用工具如 Stanford CoreNLP、Baidu NLP 和 OpenIE 等来帮助提取实体和关系。

3. 知识图谱查询: 通过使用 SPARQL 或其他类似的语言,在知识图谱中查询用户与职位的匹配关系。

4. 职位推荐: 根据查询结果,对用户进行职位推荐。

以下是一个简单的 Python 代码示例,展示了如何使用 Stanford CoreNLP 工具进行实体提取:

```python from pycorenlp import StanfordCoreNLP

StanfordCoreNLP 实例

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')

待处理文本

text = ''' Apple was founded by Steve Jobs, Steve Wozniak, and Ronald Wayne in April 1976 to develop and sell personal computers. '''

调用 StanfordCoreNLP 的实体提取功能

output = nlp.annotate(text, properties={ 'annotators': 'ner', 'outputFormat': 'json' })

遍历每一个句子

for sentence in output['sentences']: # 遍历每一个词 for token in sentence['tokens']: # 如果词的实体类型不是 "O" (即非实体) if token['ner'] != 'O': #