CN106598994B - 一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统及方法。它包括五大平台:分别是在线行为数据收集平台、大数据分析平台、数据建模平台、智能招聘平台和基础服务平台，所述在线行为数据收集平台用于收集用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据，本发明技术方案结合互联网技术人才的在线学习、职业交流、作品交易等行为数据为简历提供客观真实的数据资料，系统对简历数据与职位数据进行自动匹配，为求职者省去海投简历的环节，为招聘方省去等待简历与搜索简历的环节；结合APP视频录制功能与PC端在线笔试系统为招聘双方省去线下面试笔试的环节。让招聘匹配成功率更高。

Description

一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统及方法。
背景技术
传统的互联网技术人才招聘方式表现为：求职者填写简历、海投简历、参加大量的面试笔试、最后还可能收不到关于面/笔试结果通知;招聘方发布职位、等待或搜索简历、大范围邀请面试、现场面试笔试、不一定能碰到合适的人才，最后可能将就着通知几个人来先试用，试用发现不合适又要重复前面的招聘流程。这样一个不能确保满意结果的招聘周期至少需要耗费3-7天，每一个技术人才面试和笔试都需要消耗自己和招聘方（人事与技术主管）各半个小时的时间，耗费招聘双方大量的物力财力以及时间成本。
造成这种高成本低效率招聘现象最为关键的因素是低质量、低匹配度的简历。传统简历往往是主观意识下的产物，并不能为求职者本人提供客观有力的佐证。再者传统简历也不能很好的体现求职者的言谈举止，更不能直接客观的体现求职者的技术水平、技能掌握情况甚至是学习热情、潜力和未来发展方向。这就导致原本招聘流程中最为重要的部分——简历，却成了单纯展示个人基本信息而没有实际意义的招聘资料。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明要实现的目的是：希望能通过数据让招聘双方信息更加对称，实时留意人才动向。本发明系统平台通过对用户在线行为进行大数据分析和智能建模，评估出用户的动手创作能力指数、学习能力指数，社交人脉指数、以及职场素养指数，预测个人职业发展方向和身价，系统自动生成客观、真实、生动、新颖的个人在线简历和其它相关求职数据；并且能够通过微信、邮箱等多种途径和方式将在线数据推送给匹配系统推荐的相关用人单位或个人。
本发明技术方案如下：
一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统，其特征在于，它包括五大平台:分别是在线行为数据收集平台、大数据分析平台、数据建模平台、智能招聘平台和基础服务平台。
所述在线行为数据收集平台用于收集用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据；
所述作品交易模块包括用户在线交易和在线创作，当作品提交并且审核通过以后，该作品可以在商品矩阵中进行在线交易，在作品交易的过程中系统可以收集到创作者的动手能力、技术能力和客户评价等方面的原始数据；
所述在线学习模块包括在线教学视频和在线文档资料以及与学习资料相对应的技能测评模块，系统可以从中收集到用户的学习能力、沟通能力、关注领域、言辞素养、答疑认可度、创作能力和作品评价度等原始数据；
所述在线交流模块包括群组形式的交流圈和问答模式的技术圈，通过系统利用敏感词触发机制和在线统计模块可以从中收集到用户的沟通能力、关注领域、言辞素养和答疑认可度等原始数据；
所述第三方提供的用户数据包括从其他技术论坛、聊天社区或社交朋友圈等推送过来的原始数据；
所述大数据分析平台用于从上述模块中提炼一些有价值的数据，包括用户在线学习及互动行为数据、用户创造和作品上传数据、用户交易及客户评价数据及第三方平台提供的信息数据，并对提炼出的数据做分析处理；
所述数据建模平台使用数学建模去模拟分析简历和职位推荐结果，并基于用户反馈信息进行平台的自动升级，为简历和职位的推送算法做优化；
所述智能招聘平台包括简历、数据的生成和匹配模块，在线笔试模块、在线面试模块和对外提供服务模块，所述简历、数据的生成和匹配模块基于上述步骤的数据自动生成，所述在线面试模块通过手机APP的视频录制系统获得用户的数据信息，所述在线笔试系统通过PC端在线笔试系统获取用户数据信息，所述对外提供服务模块将上述简历数据以及面试笔试的数据信息提供给公司或个人使用；
所述基础服务平台包括消息中间件、日志服务、持久层服务、流程引擎、缓存服务、权限控制服务、系统安全服务、查询搜索引擎、规则引擎和调度引擎各模块。
一种基于用户在线行为数据的高效招聘方法，其特征在于，它包括以下几个步骤：
（1）通过在线行为数据收集平台收集原始数据，该原始数据的来源是用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据；
（2）通过大数据分析平台对上一步收集的原始数据进行分析处理，从中提取有价值，客户感兴趣的数据，将其传输至数据建模处理平台；
（3）通过数据建模处理平台给平台提供一种自我学习能力，基于用户反馈信息进行平台的自动升级，为简历的推送算法做优化；
（4）通过智能招聘平台对上述步骤积累数据做业务拓展，根据上述步骤的数据自动生成简历，通过手机APP的视频录制和PC端在线笔试系统获得用户的数据，将简历和数据以服务的形式提供给其他公司或使用者。
本发明有益效果在于：1）本发明技术方案结合互联网技术人才的在线学习、职业交流、作品交易等行为数据为简历提供真实客观的辅助资料，在线简历将显示求职者的学习、交流、创作等各项能力指数，并提供这些能力指数相关的在线数据链接，方便招聘方进一步在线了解求职者；2）本发明把求职者的在线行为数据与个人基本信息相结合自动生成求职简历、短消息或数据，然后将简历信息、短消息或数据与企业职位信息通过算法进行精准匹配，向求职者推送匹配好的职位信息，向招聘方推送匹配好的简历信息和潜在的技术人才精英，为求职者省去海投简历的环节，为招聘方省去等待简历与搜索简历的环节，还能实时关注相关人员动向；3）该发明用APP端的180秒视频录制功能替代线下面试环节，用在线笔试系统替代线下笔试环节，把传统的线下招聘环节搬到线上来进行，将招聘双方的人力物力财力投入降到最低。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的系统原理图。
图2是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细的说明。
参阅图1和图2。
本发明实施例基于用户在线行为数据的高效招聘系统处理流程是:
1、用户行为数据的收集
1.1 注册后的用户在自己的主页上传作品，作品审核通过后在公共的商品矩阵中得以展示，不同的用户相互进行作品交易，在此过程中系统收集到创作者的动手能力、技术能力和客户评价等方面的原始数据；
1.2系统包含在线教学视频和在线文档资料以及与学习资料相对应的技能测评模块，通过检测用户的学习行为，从中收集到用户的学习能力、职业发展方向、兴趣爱好和工作态度等原始数据；
1.3系统包含群组形式的交流圈和问答模式的技术圈，系统通过利用敏感词触发机制和在线统计模块可以从中收集到用户的沟通能力、关注领域、言辞素养和答疑认可度等原始数据；
1.4从其他技术论坛、聊天社区或朋友圈等推送过来的原始数据。
2、大数据的分析和处理
当注册交易额达到预设值时，系统平台用于从海量数据中提炼一些有价值的数据，包括用户在线学习及互动行为数据、用户创造和作品上传数据、用户交易及客户评价数据及第三方平台提供的信息数据，并对提炼出的数据做分析处理。
3、数据建模
所述数据建模平台使用数学建模去模拟分析简历和职位推荐结果，并基于用户反馈信息进行平台的自动升级，为简历和职位的推送算法做优化。
4、生成简历
简历库根据上述步骤信息为开启招聘服务功能的用户智能生成电子简历，并对简历信息和职位信息进行精确匹配，招聘系统向用人单位推送匹配到的简历信息，同时，向求职用户推送匹配到的职位信息，用人单位在线浏览对方180秒视频介绍，通过在线笔试系统自动确认笔试结果，在线确认招聘结果。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明，本文所定义一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统，其特征在于，它包括五大平台:分别是在线行为数据收集平台、大数据分析平台、数据建模平台、智能招聘平台和基础服务平台；
所述在线行为数据收集平台用于收集用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据，所述作品交易模块包括作品人工审核与用户在线交易，所述在线学习模块包括在线教学视频和在线文档资料以及与学习资料相对应的技能测评模块，所述在线交流模块包括群组形式的交流圈和问答模式的技术圈，通过系统利用敏感词触发机制和在线统计模块可以从中收集到用户的学习能力、沟通能力、关注领域、言辞素养、答疑认可度、创作能力和作品评价度原始数据，所述第三方提供的用户数据包括从其他技术论坛、聊天社区或朋友圈推送过来的原始数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户在线行为数据的高效招聘系统，其特征在于，所述大数据分析平台用于从上述模块中提炼有价值的数据，包括用户在线学习及互动行为数据、用户创造和作品上传数据、用户交易及客户评价数据及第三方平台提供的信息数据，并对提炼出的数据做分析处理；
所述数据建模平台使用数学建模去模拟分析简历和职位推荐结果，并基于用户反馈信息进行平台的自动升级，为简历和职位的推送算法做优化；
所述智能招聘平台包括简历、数据的生成和匹配模块，在线笔试模块、在线面试模块和对外提供服务模块；
所述基础服务平台包括消息中间件、日志服务、持久层服务、流程引擎、缓存服务、权限控制服务、系统安全服务、查询搜索引擎、规则引擎和调度引擎各模块。
3.一种基于用户在线行为数据的高效招聘方法，其特征在于，它包括以下几个步骤：
通过在线行为数据收集平台收集原始数据，该原始数据的来源是用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据；
所述在线行为数据收集平台用于收集用户在使用作品交易、在线学习和在线交流三个服务模块过程中产生的业务数据及第三方提供的用户数据，所述作品交易模块包括作品人工审核与用户在线交易，所述在线学习模块包括在线教学视频和在线文档资料以及与学习资料相对应的技能测评模块，所述在线交流模块包括群组形式的交流圈和问答模式的技术圈，通过系统利用敏感词触发机制和在线统计模块可以从中收集到用户的学习能力、沟通能力、关注领域、言辞素养、答疑认可度、创作能力和作品评价度原始数据，所述第三方提供的用户数据包括从其他技术论坛、聊天社区或朋友圈推送过来的原始数据；
通过大数据分析平台对上一步收集的原始数据进行分析处理，从中提取有价值，客户感兴趣的数据，将其传输至数据建模处理平台；
通过数据建模处理平台给平台提供机器自我学习能力，基于用户反馈信息进行平台的自动升级，为简历的推送算法做优化；
通过智能招聘平台对上述步骤积累数据做业务拓展，根据上述步骤的数据自动生成简历，通过手机APP的视频录制系统和PC端在线笔试系统获得用户的数据，将简历和数据以服务的形式提供给其他公司或使用者。
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