CN106408249A - 简历与职位匹配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种简历与职位匹配方法及装置，根据简历与职位进行多种匹配度分析，考虑多种因素进行综合排序，自动生成简历与职位的最优匹配集，实现了最优匹配与精准投递，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率，可以让求职者更快更准的找到想要的工作面试机会，也可以让招聘企业更及时精准的找到理想的人才，相应的，可以提高招聘平台的收益。

Description

简历与职位匹配方法及装置

技术领域

本发明涉及信息挖掘技术，尤其涉及一种简历与职位匹配方法及装置，属于互联网技术领域。

背景技术

在招聘网站中，存在大量求职者因为各种原因，将简历委托给招聘平台，在一定时间内，平台按时按照一定规则帮助求职者投递简历，不需要用户每天都去招聘平台投递简历，节省了求职者时间，大大提升了求职者的效率。

在各大求职平台中，一般会根据求职者的简历中留下的个人信息与求职要求，通过一个或者多个条件去搜索职位，然后将搜索到的职位按照职位发布(或者更新)的时间先后顺序进行排序，然后根据时间先后排序后的顺序，从前往后将简历投递到几个职位上。

现有的技术没有将职位和简历信息进行加工分析，而是通过原始的简历与职位信息进行简单的条件搜索，然后根据时间因子来进行投递，不能达到最优的匹配与精准的投递。

发明内容

本发明实施例提供一种简历与职位匹配方法及装置，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率，可以让求职者更快更准的找到想要的工作面试机会，也可以让招聘企业更及时精准的找到理想的人才，提高招聘平台的收益。

本发明实施例第一方面提供一种简历与职位匹配方法，该方法包括：

根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息；

根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分；

根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分；

根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分；

对于每个求职用户，将该求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至该招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

本发明实施例第二方面提供一种简历与职位匹配装置，该装置包括：

用户行为分析模块，用于：根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息；

信息匹配模块，包括第一信息匹配模块、第二信息匹配模块和第三信息匹配模块；其中，

第一信息匹配模块用于根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分；

第二信息匹配模块用于根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分；

第三信息匹配模块用于根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分；

信息推送模块，用于：对于每个求职用户，将该求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至该招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

本发明实施例提供的简历与职位匹配方法及装置，一方面，根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分，实现对求职用户简历和招聘用户职位的匹配分析处理；另一方面，根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息，分析双方的渴求程度，并根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分，对双方的渴求程度也进行了匹配分析处理；最后根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分，并根据该总匹配得分进行简历投递或推送。

基于上述，本发明实施例提供的简历与职位匹配方法及装置，不仅对求职用户简历和招聘用户职位进行匹配分析处理，而且还根据双方的行为属性信息对双方的渴求程度进行匹配分析处理。根据简历与职位进行多种匹配度分析，考虑多种因素进行综合排序，自动生成简历与职位的最优匹配集，实现了最优匹配与精准投递，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率，可以让求职者更快更准的找到想要的工作面试机会，也可以让招聘企业更及时精准的找到理想的人才，相应的，可以提高招聘平台的收益。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供一种简历与职位匹配方法的流程图；

图2为本发明实施例提供再一种简历与职位匹配方法的流程图；

图3为本发明实施例提供另一种简历与职位匹配方法的流程图；

图4为本发明实施例提供一种简历与职位匹配装置示意图；

图5为本发明实施例提供另一种简历与职位匹配装置的示意图；

图6为本发明实施例提供的简历与职位匹配方法与现有方法的性能比较示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的下述实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。

图1为本发明实施例提供一种简历与职位匹配方法的流程图，如图1所示，本实施例提供的简历与职位匹配方法包括如下步骤：

S11，根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取所述求职用户的行为属性信息和所述招聘用户的行为属性信息；

S12，根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分；

S13，根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分；

S14，根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分；

S15，对于每个求职用户，将该求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至该招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

招聘平台的服务器中注册的求职用户的集合为{u₁,u₂,...,u_M}，注册的招聘用户发布的职位集合为{v₁,v₂,...,v_N}。M表示所有求职用户的总数量，M为大于1的整数，N表示所有职位的总数量，N为大于1的整数。在服务器运行期间，会统计求职用户与招聘用户的访问记录，例如，对招聘用户来说，主要统计此用户浏览简历次数，查看了简历电话次数，发送面试邀请次数，发布职位次数，更新职位次数，在招聘业务上花费的时间。对求职用户来说，主要统计求职者浏览职位的次数，投递简历的次数，每天连续登录次数等信息。进而，可以根据服务器统计的求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息。

较佳的，可以根据预设的简历推送周期获取求职用户和招聘用户的行为属性信息。示例性的，招聘平台预设的简历推送周期为每天进行一次简历推送，那么就可以每天定时对招聘平台里面的求职者以及招聘用户进行用户行为分析。例如可以在凌晨一点对前一天的用户行为进行分析，对其饥渴度进行识别。

进一步的，可以根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的匹配得分(即上述的第二匹配得分)。

本实施例中，招聘用户发布的职位包括描述信息(如行业、工作城市、年限、学历等)，相应的，求职用户的简历也包括描述信息(如行业、工作城市、年限、学历等)。进而还可以根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的匹配得分(即上述的第一匹配得分)。

可以理解的是，S12和S13不存在时序上的关系，求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分和第二匹配得分可以同时确定，也可以先确定其中一个，再确定另一个。在获取第一匹配得分和第二匹配得分之后，进一步可以根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分，进而根据该总匹配得分进行简历投递或推送。

示例性的，可以根据服务器中M个求职用户的简历与N个职位之间的总匹配得分，建立匹配得分矩阵R。由于有M个求职用户(对应M份简历)和N个职位，根据每一个求职用户简历与每一个职位的总匹配得分建立的匹配得分矩阵R是一个M×N阶的矩阵。匹配得分矩阵R中的元素r_ij表示第i个求职用户简历与第j个职位的总匹配得分，1≤i≤M且为整数，1≤j≤N且为整数。

在推送过程中，对于求职用户i，可以对匹配得分矩阵R中用户i对应的匹配得分向量{r_i1,r_i2,...,r_iN}中的元素进行排序，将该求职用户i的简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位。对于招聘用户职位j，可以对匹配得分矩阵R中职位j对应的匹配得分向量{r_1j,r_2j,...,r_Mj}中的元素进行排序，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至招聘用户职位j。其中，S₁、S₂均为正整数。

可以理解的是，S₁、S₂可以是招聘平台预设的数值，也可以是根据用户需求确定的数值。例如，求职用户可以设定每次将自己的简历推送给10个职位，则S₁＝10。招聘用户在发布职位时可以设定每次向该职位推送100份简历，则S₂＝100。

可选的，如果求职用户没有设定每次将自己的简历推送的职位数，招聘平台可以根据求职用户的行为属性信息估算该用户找工作的迫切程度，分析得出合适的S₁的值。如果招聘用户在发布职位时没有设定向该职位推送的简历数，招聘平台可以根据招聘用户的行为属性信息估算该用户招人的迫切程度，分析得出合适的S₂的值。

本实施例提供的简历与职位匹配方法，一方面，根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分，实现对求职用户简历和招聘用户职位的匹配分析处理；另一方面，根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息，分析双方的渴求程度，并根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分，对双方的渴求程度也进行了匹配分析处理；最后根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分，并根据该总匹配得分进行简历投递或推送。由于本实施例根据简历与职位进行多种匹配度分析，考虑多种因素进行综合排序，自动生成简历与职位的最优匹配集，实现了最优匹配与精准投递，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率，可以让求职者更快更准的找到想要的工作面试机会，也可以让招聘企业更及时精准的找到理想的人才，相应的，可以提高招聘平台的收益。

图2为本发明实施例提供另一种简历与职位匹配方法的流程图，如图2所示，本实施例在图1所示实施例的基础上，在S12之前，还可以包括：

S16，根据求职用户的简历获取求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息，根据招聘用户的职位获取所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。

需要说明的是，在本实施例中，数字属性信息例如是简历与职位中可以直接或间接用数字表示的属性，或者说能够转换为标准化字段的结构化数据，如薪资、工作地点、工作年限、学历等。文本属性信息例如是简历与职位中不能直接或间接用数字表示的属性，或者说难以转换为标准化字段的非结构化数据，如工作内容、项目经验、自我评价等大段文本的描述性字段。

作为一种可选的实施方式，可以对求职用户的简历进行文本挖掘和自然语言处理，得到求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息。同时，可以对招聘用户的职位进行文本挖掘和自然语言处理，得到招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。通过对求职用户的简历和招聘用户职位进行文本挖掘和自然语言处理，可以提取简历的亮点与专业技能，以及职位要求的专业技能点等信息。

进一步的，上述S12具体可以包括：

S121，根据求职用户简历和招聘用户职位的数字属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第三匹配得分；

S122，根据求职用户简历和招聘用户职位的文本属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第四匹配得分；

其中，在本实施例中，第一匹配得分具体可以包括第三匹配得分和第四匹配得分两部分。相应的，上述S14具体包括：根据第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分。

具体的，上述S14在具体的实施过程中，可以包括如下步骤：

步骤1，根据招聘平台在预设时间内对所述求职用户简历的投递信息确定第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值；

步骤2，根据第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值对第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分进行加权，得到求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分。

示例性的，可以根据招聘平台前一个月(或一个星期、或一个季度)的简历投递推送信息，分析得出各种数字属性信息、文本属性信息以及行为属性信息匹配度的权重值。

本实施例提供的简历与职位匹配方法，在图1所示实施例的基础上，进一步的对第一匹配得分进行细化，对求职用户简历和招聘用户职位均进行了文本挖掘处理，得到求职用户简历和招聘用户职位的多种属性信息，并计算求职用户简历和招聘用户职位之间的多种匹配度得分。由于本实施例根据简历与职位进行多种匹配度分析，考虑多种因素进行综合排序，自动生成简历与职位的最优匹配集，实现了最优匹配与精准投递，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率，可以让求职者更快更准的找到想要的工作面试机会，也可以让招聘企业更及时精准的找到理想的人才，相应的，可以提高招聘平台的收益。

另外，在本实施例中，还根据招聘平台对求职用户简历的投递推送信息，周期性的自动更新各匹配度得分的权重值，使求职用户简历和招聘用户职位之间的总匹配度得分更加精确，进一步实现求职用户简历和招聘用户职位最优匹配与精准推送。

图3为本发明实施例提供另一种简历与职位匹配方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，进一步的还对求职用户的简历和招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假简历和虚假职位，得到真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位。

如图3所示，本实施例在上述实施例的基础上，进一步的，还包括：

S17，对求职用户的简历进行分级处理，以识别并过滤虚假简历，得到真实的求职用户简历；对招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假职位，得到真实的招聘用户职位。

进一步的，本实施例提供的简历与职位匹配方法，在上述实施例的基础上，在S12之前还可以包括：

S18，根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的求职用户简历对应的候选职位或者真实的招聘用户职位对应的候选简历。

进一步的，上述S12具体可以包括：根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第一匹配得分；或者，根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第一匹配得分。

值得一提的是，在本实施例中，第一匹配得分同样可以包括根据求职用户简历和招聘用户职位的数字属性信息确定的第三匹配得分和根据求职用户简历和招聘用户职位的文本属性信息确定的第四匹配得分两部分。

另外，值得一提的是，在本实施例中，上述S13具体也可以包括：根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第二匹配得分；或者，根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第二匹配得分。

本实施例提供的简历与职位匹配方法，在上述实施例的基础上，通过对求职用户的简历和招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假简历和虚假职位，得到真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位，提高了最终的简历投递或推送结果的有效性。

同时对求职用户的简历和招聘用户的职位进行了模糊匹配，得到求职用户简历对应的候选职位或者招聘用户职位对应的候选简历，再计算求职用户简历与其对应的候选职位之间的各匹配得分及总匹配得分，或者招聘用户职位与其对应的候选简历之间的各匹配得分及总匹配得分。由于进行模糊匹配后，可以初步筛选出符合条件的候选简历或候选职位，可以有效减小进行匹配得分计算过程中的计算量。

基于与上述图1所述实施例提供的简历与职位匹配方法相同的思想，本发明实施例还提供一种简历与职位匹配装置。该简历与职位匹配装置可以集成在招聘平台中，具体可以通过软件和/或硬件的方式来实现。示例性的，该简历与职位匹配装置可以是通过软件程序实现的应用程序(Application，简称APP)。该装置可以用于实现图1所示实施例提供的简历与职位匹配方法。其中装置部分与上述方法对应，对应内容和技术效果相同，在此不再赘述。

图4为本发明实施例提供一种简历与职位匹配装置示意图，如图4所示，该装置包括用户行为分析模块41、信息匹配模块42和信息推送模块43。

具体的，用户行为分析模块41用于：根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取求职用户的行为属性信息和招聘用户的行为属性信息。

具体的，信息匹配模块42可以包括第一信息匹配模块421、第二信息匹配模块422和第三信息匹配模块423。其中，第一信息匹配模块421用于根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第一匹配得分；第二信息匹配模块422用于根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第二匹配得分；第三信息匹配模块423用于根据第一匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分。

具体的，信息推送模块43用于：对于每个求职用户，将该求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至该招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

本实施例提供的简历与职位匹配装置，可以用于实现图1对应的方法实施技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图5为本发明实施例提供另一种简历与职位匹配装置的示意图，如图5所示，该装置在图4所示实施例的基础上，还可以包括信息挖掘模块44。具体的，信息挖掘模块44可以用于：根据求职用户的简历获取求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息，根据招聘用户的职位获取招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。

在实际应用中，作为一种可选的实施方式，信息挖掘模块44具体可以用于：对求职用户的简历进行文本挖掘和自然语言处理，得到求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息；对招聘用户的职位进行文本挖掘和自然语言处理，得到招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。

进一步的，上述的第一信息匹配模块421具体用于：根据求职用户简历和招聘用户职位的数字属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第三匹配得分，并根据求职用户简历和招聘用户职位的文本属性信息确定求职用户简历与招聘用户职位之间的第四匹配得分。需要说明的是，在本实施例中，第一匹配得分具体可以包括第三匹配得分和第四匹配得分两部分。

相应的，上述的第三信息匹配模块423具体可以用于：根据第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分确定求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分。

在实际应用中，第三信息匹配模块423具体可以用于：根据招聘平台在预设时间内对求职用户简历的投递信息确定第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值，然后根据第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值对第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分进行加权，得到求职用户简历与招聘用户职位之间的总匹配得分。

在实际应用中，作为一种较佳的实施方式，信息挖掘模块44还可以用于：对求职用户的简历进行分级处理，以识别并过滤虚假简历，得到真实的求职用户简历；对招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假职位，得到真实的招聘用户职位。

进一步的，在实际应用中，作为一种较佳的实施方式，信息匹配模块42还可以包括候选集确定模块424，可以用于：根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的求职用户简历对应的候选职位或者真实的招聘用户职位对应的候选简历。

进一步的，第一信息匹配模块421具体可以用于：根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第一匹配得分；或者，根据真实的求职用户简历和真实的招聘用户职位确定真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第一匹配得分。

同样的，第二信息匹配模块422具体也可以用于：根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第二匹配得分；或者，根据求职用户和招聘用户的行为属性信息确定真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第二匹配得分。

本实施例提供的简历与职位匹配装置，可以用于实现上述方法实施技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图6为本发明实施例提供的简历与职位匹配方法与现有方法的性能比较示意图，请参照图6所示，其中曲线C₁为采用现有方法得到的代投的面试转化率，平均值大约在1％～2％。曲线C₂为采用本发明实施例提供的简历与职位匹配方法得到的代投的面试转化率，平均值在5％～7％。显而易见的，采用本发明实施例提供的简历与职位匹配方法，可以大大提升招聘平台代投的面试转化率。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种简历与职位匹配方法，其特征在于，包括：

根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取所述求职用户的行为属性信息和所述招聘用户的行为属性信息；

根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第一匹配得分；

根据所述求职用户和所述招聘用户的行为属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第二匹配得分；

根据所述第一匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分；

对于每个求职用户，将所述求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至所述招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第一匹配得分之前，还包括：

根据所述求职用户的简历获取所述求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息，根据所述招聘用户的职位获取所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息；

所述根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第一匹配得分，包括：

根据所述求职用户简历和所述招聘用户职位的数字属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第三匹配得分，并根据所述求职用户简历和所述招聘用户职位的文本属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第四匹配得分，其中，所述第一匹配得分包括所述第三匹配得分和第四匹配得分；

相应的，所述根据所述第一匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分，包括：

根据所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分，包括：

根据所述招聘平台在预设时间内对所述求职用户简历的投递信息确定所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值；

根据所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值对所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分进行加权，得到所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述求职用户的简历获取所述求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息，包括：

对所述求职用户的简历进行文本挖掘和自然语言处理，得到所述求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息；

所述根据所述招聘用户的职位获取所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息，包括：

对所述招聘用户的职位进行文本挖掘和自然语言处理，得到所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述求职用户的简历进行分级处理，以识别并过滤虚假简历，得到真实的求职用户简历；

对所述招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假职位，得到真实的招聘用户职位。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的求职用户简历对应的候选职位或者所述真实的招聘用户职位对应的候选简历；

所述根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第一匹配得分，包括：

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第一匹配得分；或者，

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第一匹配得分。

7.一种简历与职位匹配装置，其特征在于，包括：

用户行为分析模块，用于：根据求职用户和招聘用户在招聘平台的访问记录获取所述求职用户的行为属性信息和所述招聘用户的行为属性信息；

信息匹配模块，所述信息匹配模块包括第一信息匹配模块、第二信息匹配模块和第三信息匹配模块；其中，

所述第一信息匹配模块用于根据求职用户的简历和招聘用户的职位确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第一匹配得分；

所述第二信息匹配模块用于根据所述求职用户和所述招聘用户的行为属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第二匹配得分；

所述第三信息匹配模块用于根据所述第一匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分；

信息推送模块，用于：对于每个求职用户，将所述求职用户简历投递至由大到小排序的前S₁个总匹配得分对应的招聘用户职位；或者，对于每个招聘用户职位，将由大到小排序的前S₂个总匹配得分对应的求职用户简历投递至所述招聘用户职位，其中S₁、S₂均为正整数。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括信息挖掘模块，用于：根据所述求职用户的简历获取所述求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息，根据所述招聘用户的职位获取所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息；

所述第一信息匹配模块具体用于：根据所述求职用户简历和所述招聘用户职位的数字属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第三匹配得分，并根据所述求职用户简历和所述招聘用户职位的文本属性信息确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的第四匹配得分，其中，所述第一匹配得分包括所述第三匹配得分和第四匹配得分；

所述第三信息匹配模块具体用于：根据所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分确定所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第三信息匹配模块具体用于：

根据所述招聘平台在预设时间内对所述求职用户简历的投递信息确定所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值；

根据所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分对应的权重值对所述第三匹配得分、第四匹配得分和第二匹配得分进行加权，得到所述求职用户简历与所述招聘用户职位之间的总匹配得分。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述信息挖掘模块具体用于：

对所述求职用户的简历进行文本挖掘和自然语言处理，得到所述求职用户简历的数字属性信息和文本属性信息；

对所述招聘用户的职位进行文本挖掘和自然语言处理，得到所述招聘用户职位的数字属性信息和文本属性信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述信息挖掘模块还用于：

对所述求职用户的简历进行分级处理，以识别并过滤虚假简历，得到真实的求职用户简历；

对所述招聘用户的职位进行分级处理，以识别并过滤虚假职位，得到真实的招聘用户职位。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述信息匹配模块还包括候选集确定模块，用于：

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的求职用户简历对应的候选职位或者所述真实的招聘用户职位对应的候选简历；

所述第一信息匹配模块具体用于：

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的求职用户简历与其对应的候选职位之间的第一匹配得分；或者，

根据所述真实的求职用户简历和所述真实的招聘用户职位确定所述真实的招聘用户职位与其对应的候选简历之间的第一匹配得分。