一种基于机器学习的远程用工技能精准匹配方法及其系统

本发明提供了一种基于机器学习的远程用工技能精准匹配方法及其系统，涉及数据处理领域。本发明根据岗位的活跃度动态选择匹配模型(如泊松分布和伯努利分布)，使得系统能够实时响应不同岗位需求的变化，提高了在不同行业和岗位类型中的适应性和灵活性；通过核函数映射优化技能间的非线性关系，系统能够准确识别技能组合的协同效应，尤其在处理复杂技能组合的岗位时，确保了匹配的高精度；通过商环结构特征提取和图论方法，本发明能够有效地解构复杂的技能组合，识别核心技能和附加技能之间的关系，从而提升了岗位与求职者之间的匹配度；本发明通过多种技术手段的融合，优化了远程用工技能匹配的精准度和效率。