CN109460969A - 一种基于大数据的人才推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的人才推荐方法，该基于大数据的人才推荐方法包括：采集个人信息，形成个人信息数据，并将个人信息数据存入数据库；根据目标职位的职位名称确定目标职位的个人信息数据集合；根据目标职位的用人需求和个人信息数据集合，确定第一集合；将第一集合中的数据进行数据清洗，以及根据清洗后的数据和用户行为记录进行排序，得到目标职位的人才推荐集，其中，用户行为记录为用户修改个人信息数据的记录。

Description

一种基于大数据的人才推荐方法
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的人才推荐方法。
背景技术
当今社会，网络求职/招聘已经成了求职者找工作、用人单位招聘员工的主要途径。招聘者(通常是用人单位的HR)可以在招聘网站上发布职位信息，从简历列表中浏览简历，或通过关键字去搜索简历，以找到适合其发布的职位的人才。但是这样操作的工作量一般很大，因为招聘网站上有大量求职者的简历，所以招聘者很难在短时间内招聘到合适的求职者，不能实时与公司的需求挂钩，为了解决这个问题，招聘者往往需要提前很久对招聘网站上筛选合适的求职者，但是某些求职者在一段时间内有可能已经找到心仪的公司，但是并未对自己的简历的状态进行修改，因此，招聘者可能找到的是已经就职的求职者，这样就会降低了招聘者的工作效率。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的人才推荐方法，用以解决现有技术中存在的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种基于大数据的人才推荐方法，该基于大数据的人才推荐方法包括：采集个人信息，形成个人信息数据，并将个人信息数据存入数据库；根据目标职位的职位名称确定目标职位的个人信息数据集合；根据目标职位的用人需求和个人信息数据集合，确定第一集合；将第一集合中的数据进行数据清洗，以及根据清洗后的数据和用户行为记录进行排序，得到目标职位的人才推荐集，其中，用户行为记录为用户修改个人信息数据的记录。
可选的，个人信息数据包括：工作经历信息，工作经历信息就职职位；根据目标职位的职位名称确定目标职位的个人信息数据集合，包括：根据目标职位的职位名称和工作经历信息确定目标职位的第一个人数据集合；
根据目标职位的职位名称和就职职位从个人数据集合中确定目标职务对应的个人数据集合。
可选的，根据目标职位的用人需求和个人信息数据集合，确定第一集合，包括：根据目标职位的用人需求设置第一关键词；确实清洗后的数据与第一关键词的相似度；根据相似度小于第一预设值对应的数据从个人信息数据集合中确定第一集合。
可选的，根据目标职位的用人需求设置第一关键词，包括：根据目标职位的用人需求的维度，设置与目标职位的用户需求的维度对应的至少一个维度的第一关键词；其中，目标职位的用人需求的维度包括：需求量、薪资、福利、岗位职责和岗位要求中的一个多个。
可选的，在确定第一集合之前，还包括：将个人信息数据集合中相似度小于第一预设值的数据进行排序。
可选的，将第一集合中的数据进行数据清洗，包括：发现并纠正第一集合中错误的数据，以及处理第一集合中的无效值和缺失值，得到清洗后的数据。
可选的，采集个人信息，形成个人信息数据之前，还包括：确定采集个人信息的范围；从范围内采集个人信息，形成个人信息数据。
可选的，该基于大数据的人才推荐方法还包括：将目标人才的推荐集，进行图像展示。
本发明实施例具有如下优点：
通过目标职位的职位名称先筛选一部分个人信息数据，然后再根据目标职位的用人需求，进一步筛选个人信息数据。针对那些已经应聘上的求职者，则是根据该求职者的用户行为记录来进一步筛选，这样可以筛选掉已经应聘上的求职者，大大的提高了应聘者的工作效率。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的一种基于大数据的人才推荐方法的流程图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
图1为本发明实施例1提供的一种基于大数据的人才推荐方法的流程图。如图1所示，该基于大数据的人才推荐方法包括以下步骤；
步骤S101：采集个人信息，形成个人信息数据，并将所述个人信息数据存入数据库；
具体地，从招聘网站、大型组织、大学、等人社局的招聘板块上采集个人信息，并将采集的个人信息进行汇总，形成个人信息数据，以及将个人信息数据存入数据库。
在本发明实施例中，个人信息的采集，是可以从招聘网站、大型组织、大学、人社局的招聘板块上用户投递的简历中获取。为了便于需求人才的公司采集到用户信息，需要求职的用户需要在上述网站上填写个人信息。
可选的，在步骤S101之后，该基于大数据的人才推荐方法，还包括：确定采集的范围。例如一个公司需要招聘在校生，那么该公司可以从学校的大型招聘上获取到个人信息。
步骤S102：根据目标职位的职位名称确定目标职位的个人信息数据集合；
步骤S102则是对该公司有意向的招聘者的个人信息根据目标职位的职位名称进行分类。考虑到一个公司不一定一次只招聘一个职位的人才，所以目标职位的职位名称不一定是一个，可以是多个，如果是多个目标职位的职位名称，则需要将与该目标职位的职位名称对应的个人信息数据汇总在一起。需要说明的是，多个目标职位的职位名称和一个目标职位的职位名称确定个人信息数据的方式是一样的，下文为了方便叙述，以一个目标职位的职位名称为例。
在本发明实施例中的，个人信息数据包括：工作经历信息，工作经历信息就职职位。步骤S102，具体包括：根据目标职位的职位名称和工作经历信息确定目标职位的第一个人数据集合；根据目标职位的职位名称和就职职位从个人数据集合中确定目标职务对应的个人数据集合。
需要说明的是，根据工作经历对步骤S101中采集的个人信息数据进行筛选，则是从专业性方面先筛选一部分不是很符合这个公司的求职者，接下来也是根据该求职者是否投递了该公司的该目标职位，来进一步筛选，而不是在最开始的时候根据求职者的就职职位进行筛选，这样可以避免筛选掉一下很符合该目标职位的人才，但是因为该求职者的就职职位不是该目标职位，对于这样的求职者，该公司可以与该求职者进行沟通，以免错失任何一个求职者。
步骤S103：根据目标职位的用人需求和所述个人信息数据集合，确定第一集合。
具体地，根据目标职位的用人需求设置第一关键词；确实清洗后的数据与第一关键词的相似度；根据相似度小于第一预设值对应的数据从个人信息数据集合中确定第一集合。
在本发明实施例中的第一关键字，可以根据目标职位的职位需求进行调整，目标职位的职位需求越高，第一关键词的选取也会越高。目标职位的职位需要越高，体现在对求职者多个方面的要求，将多个方面的需求精简为几个关键字，多个方面的关键字组合为第一关键词。
具体地，根据目标职位的用人需求设置第一关键词，包括：
根据目标职位的用人需求的维度，设置与目标职位的用户需求的维度对应的至少一个维度的第一关键词；其中，目标职位的用人需求的维度包括：需求量、薪资、福利、岗位职责和岗位要求中的一个多个。
在确定第一集合之前，可以将根据相似度小于第一预设值对应的数据从个人信息数据集合中确定的数据进行排序，确定第一集合。也就是说将个人数据集合中相似度小于第一预设值的个人数据进行排序。此处排序的目的是，根据目标职位的用户需求的需求量，直接选取排序在前面的求职者。
步骤S104：将第一集合中的数据进行数据清洗，以及根据清洗后的数据和用户行为记录进行排序，得到目标职位的人才推荐集，其中，用户行为记录为用户修改个人信息数据的记录。
在发明实施例中，不单单根据求职者是否符合该公司的目标职位的职位需求、是否就职该目标职位，来筛选求职者，还进一步根据求职者的用户行为来再一次筛选，求职者的行为记录越多，说明该求职者对该目标职位的需要越高，这样求职者和公司是可以更好的达成应聘该求职者。
步骤S104中，还采取了对数据的清洗操作，这样可以进一步筛选掉错误的数据。
具体地，将第一集合中的数据进行清洗，目的是将第一集合中的数据中错误或者缺失的数据进行筛选掉。
步骤S104中对用户行为记录进行考虑的目的是，针对一些可能已经应聘上的求职者没有更改个人信息数据的状态，因此可以更进一步被筛选掉。
为了进一步精确判断该求职者可能已经被应聘上，设置在一定时间内，例如一天之内，求职者是否修改了个人信息数据，修改个人信息数据，可以为求职者浏览了想求职的公司，或者编辑了个人信息数据等行为。从另一方面，也能通过用户行为记录，体现该求职者对该目标职位的心仪程度。
在本发明实施例中，为了便于公司招聘者对个人信息的筛选，可以将采集的个人信息以图像的形式进行展示，这样可以更直观的查看。
本发明实施例提供了一种基于大数据的人才推荐方法，该基于大数据的人才推荐方法通过目标职位的职位名称先筛选一部分个人信息数据，然后再根据目标职位的用人需求，进一步筛选个人信息数据。针对那些已经应聘上的求职者，则是根据该求职者的用户行为记录来进一步筛选，这样可以筛选掉已经应聘上的求职者，大大的提高了应聘者的工作效率。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据的人才推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
采集个人信息，形成个人信息数据，并将所述个人信息数据存入数据库；
根据目标职位的职位名称确定所述目标职位的个人信息数据集合；
根据目标职位的用人需求和所述个人信息数据集合，确定第一集合；
将所述第一集合中的数据进行数据清洗，以及根据清洗后的数据和用户行为记录进行排序，得到目标职位的人才推荐集，其中，所述用户行为记录为用户修改所述个人信息数据的记录。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个人信息数据包括：工作经历信息，所述工作经历信息就职职位；
根据目标职位的职位名称确定所述目标职位的个人信息数据集合，包括：
根据目标职位的职位名称和所述工作经历信息确定目标职位的第一个人数据集合；
根据目标职位的职位名称和所述就职职位从所述个人数据集合中确定所述目标职务对应的个人数据集合。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据目标职位的用人需求和所述个人信息数据集合，确定第一集合，包括：
根据所述目标职位的用人需求设置第一关键词；
确实清洗后的数据与所述第一关键词的相似度；
根据相似度小于第一预设值对应的数据从所述个人信息数据集合中确定第一集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标职位的用人需求设置第一关键词，包括：
根据所述目标职位的用人需求的维度，设置与所述目标职位的用户需求的维度对应的至少一个维度的第一关键词；其中，所述目标职位的用人需求的维度包括：需求量、薪资、福利、岗位职责和岗位要求中的一个多个。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定第一集合之前，还包括：
将所述个人信息数据集合中相似度小于第一预设值的数据进行排序。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一集合中的数据进行数据清洗，包括：
发现并纠正所述第一集合中错误的数据，以及处理所述第一集合中的无效值和缺失值，得到清洗后的数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集个人信息，形成个人信息数据之前，还包括：
确定采集个人信息的范围；
从所述范围内采集个人信息，形成个人信息数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标人才的推荐集，进行图像展示。
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