CN110147964A - 基于大数据技术的人才评价系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据技术的人才评价系统，涉及大数据管理技术领域，包括客户端和数据处理服务器，用户利用客户端填写状态信息后，数据处理服务器将用户进行分类，并使同一个分类下的所有用户相互评价，得到对一个用户的多个评价后数据处理服务器采用根据大数据建立的评价模型计算该用户的最终评价，在用户的状态信息发生变化后所述处理服务器根据变化后的状态信息向用户推荐适合的行业或就职单位。本发明的基于大数据技术的人才评价系统能够采集对用户的真实评价并计算得到用户的最终评价，同时还能够向用户推荐合适的行业或就职单位，使人才评价结果得到了更大的应用。
Description
技术领域
本发明涉及大数据管理技术领域，特别是涉及基于大数据技术的人才评价系统。
背景技术
人才是社会进步的基础，具备一定专业知识或专门技能的人才能够在其领域中作出非常重要的贡献，社会各行业的人才在各自岗位上作出应有的贡献后能够对社会进步起到非常大的作用。
然而，人才的能力各有不同，需要统一的标准来衡量人才水平，对所有人才进行分档定级，这对人才管理有非常重要的作用。例如中国专利申请号为CN201810617143.5的发明专利申请，就通过评价标准树配置评价标准，以快速计算评价得分。现有技术中还有很多其他专利或技术文献对人才评价提出了各种解决方案。
但是目前现有的大多数技术仅针对人才评价方面做出了相应的改进，然而人才评价的结果是对每个人才计算得到符合其实际能力的评分，还需要根据该评分作出相应的推荐、管理等操作才能进一步提高人才评价的利用价值。
发明内容
本发明实施例提供了基于大数据技术的人才评价系统，可以解决现有技术中存在的问题。
本发明提供了基于大数据技术的人才评价系统，该系统包括客户端和数据处理服务器，所述数据处理服务器中包含评价获取模块、大数据评价模块和行业推荐模块；
所述评价获取模块用于提醒用户填写当前的状态信息，所述评价获取模块根据用户填写的状态信息将所有已注册的用户按照学校或者就职单位分类，分类完成后，所述评价获取模块定期向每一个分类下的所有用户使用的客户端发送评价提醒信息，提醒用户对该分类下的用户进行评价，得到评价后，所述评价获取模块将其发送到所述大数据评价模块；
所述大数据评价模块用于采用根据大数据建立的评价模型计算基于多个评价的综合评价，得到综合评价后，所述大数据评价模块查询是否存在已经保存的最终评价，如果有，所述大数据评价模块将上一次的最终评价和本次的综合评价进行取平均值计算，将计算得到的数据作为本次的最终评价；
所述行业推荐模块用于用户的状态信息发生变化后，根据变化后的状态信息分析当前用户适合的行业或就职单位，并将该分析得到的结果推送给用户使用的客户端。
本发明提供的基于大数据技术的人才评价系统，包括客户端和数据处理服务器，用户利用客户端填写状态信息后，数据处理服务器将用户进行分类，并使同一个分类下的所有用户相互评价，得到对一个用户的多个评价后数据处理服务器采用根据大数据建立的评价模型计算该用户的最终评价，在用户的状态信息发生变化后所述处理服务器根据变化后的状态信息向用户推荐适合的行业或就职单位。本发明的基于大数据技术的人才评价系统能够采集对用户的真实评价并计算得到用户的最终评价，同时还能够向用户推荐合适的行业或就职单位，使人才评价结果得到了更大的应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的基于大数据技术的人才评价系统的功能模块图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
参照图1，本发明实施例中提供了基于大数据技术的人才评价系统，该系统包括客户端和数据处理服务器，所述客户端为应用程序，该应用程序安装在用户使用的通信终端上，用户在该客户端上输入账号密码后即可登录并连接至所述数据处理服务器。
用户在初次使用该系统时需要注册，注册时只需要在客户端上填写自己的基本信息即可。填写完成后，客户端将基本信息发送至所述数据处理服务器，所述数据处理服务器的信息验证模块在数据存储器中查询该基本信息是否已经注册，如果没有则向客户端反馈一个允许注册的信息，所述客户端响应该信息提醒用户输入账号和密码，输入完成后客户端即将该账号和密码发送至所述数据验证模块，所述数据验证模块将该账号和密码与用户的基本信息绑定后进行存储，用户再次使用时输入账号和密码即可登录。
为了避免发生信息被他人冒用的情况，在注册完成后还需要进行真实性验证。所述信息验证模块获取用户填写的基本信息中的关键信息，例如身份证号，将该关键信息和查询请求信息一起打包发送至教育部门的服务器，该服务器响应查询请求信息在数据库中查询与关键信息对应的教育经历数据并发送到所述信息验证模块。所述信息验证模块接收教育经历数据后获取其中的照片，然后向所述客户端发送人脸验证信息，所述客户端响应该信息开启通信终端的摄像头并提醒用户开始采集脸部图像，客户端完成脸部图像的采集后将脸部图像发送至所述信息验证模块，所述信息验证模块将采集的脸部图像与从教育经历数据中获取的照片进行人脸对比，判断当前用户是否与教育经历当事人为同一个人。如果判断结果是肯定的，则信息验证操作完成，否则所述信息验证模块进行下一步的验证。
本实施例中，为避免用户使用教育经历当事人的照片来提供虚假的人脸图像，所述客户端在采集人脸图像时会提醒用户进行一些头部动作，例如摇头和点头等，如果客户端通过摄像头采集的视频或图像信息中用户的动作符合要求，则认为当前面对摄像头的是真人，而并非照片。
由于有些人距离最终教育经历的时间比较长，面貌发生了比较大的变化，因此在脸部图像验证环节可能无法通过，针对这种情况所述信息验证模块向所述客户端发送教育经历验证指令，所述客户端响应该指令提醒用户填写与最终教育经历有关的信息，填写完成后所述客户端将这些信息发送到信息验证模块，所述信息验证模块在获取的教育经历数据中查询是否存在用户输入的信息，如果存在，则表示当前用户和教育经历当事人一致，否则可以认为当前用户在冒用他人的信息，所述信息验证模块删除该用户注册时填写的信息并向所述客户端发送警告信息。
信息验证完全通过后，所述数据处理服务器的评价获取模块提醒用户填写当前的状态信息，该状态信息包括就业地、从事行业、就职单位、兴趣爱好等，所述评价获取模块根据用户填写的状态信息将所有已注册的用户按照学校或者就职单位分类，对于毕业后未工作的用户按照学校分类，对于已工作的用户则按照就职单位分类。分类完成后，所述评价获取模块定期向每一个分类下的所有用户使用的客户端发送评价提醒信息，提醒用户对该分类下的所有用户进行评价。该些评价可能来自用户的同事或者领导等角色，同一个就职单位中处于不同角色的用户对待评价用户的评价可能不一样，因此还需要按照在就职单位中所处的职位对同一个分类下所有用户再次按照职位进行分类。
由于一个就职单位可能存在很多职能部门，如果让一个用户对就职单位中所有用户进行评价则会存在非常大的工作量，而且对于用户之间不太熟悉的情况下评价可能也会不真实，因此需要按照部门将同一个分类下的所有用户再次分类，仅需要分类后的属于同一个小类的用户进行相互评价，这样能减少用户的工作量，也能在一定程度上提高评价的真实性。
得到评价后，所述评价获取模块将其发送到大数据评价模块，所述大数据评价模块采用根据大数据建立的评价模型计算基于大量评价的综合评价，该评价模型在现有评价模型的基础上采用大数据进行反复验证和修改，得到最终能够体现用户真实能力的评价模型。
计算得到综合评价后，所述大数据评价模块将该综合评价发送到用户使用的客户端，用户查看该综合评价是否符合自己的真实情况，如果不符合则提出改进建议，所述客户端将该改进建议发送到数据处理服务器的模型修正模块，所述模型修正模块将评价模型按照改进建议进行修正，并再次由所述大数据评价模块利用修正后的评价模型计算综合评价，并再次发送给用户使用的客户端，直到用户对该综合评价满意为止。
得到综合评价后，所述大数据评价模块在数据存储器中查询是否存在已经保存的最终评价，如果有，说明该用户已经进行了至少一次评价，此时所述大数据评价模块将上一次的最终评价和本次的综合评价进行取平均值计算，将计算得到的数据作为本次的最终评价，并保存在所述数据存储器中。
用户的状态信息可能随时会发生变化，例如从一个就职单位变更到另一个就职单位，就业地或从事行业发生变化等。所述评价获取模块需要定期询问用户这些状态信息是否发生变化，如果是则需要用户填写变化后的信息。每次状态信息发生变化后，所述数据处理器服务器的行业推荐模块根据变化后的状态信息分析当前用户适合的行业或就职单位，并将该分析得到的结果推送给用户使用的客户端。
具体分析时，所述行业推荐模块从所述数据存储器中获取所有行业的要求，然后根据用户的兴趣爱好、专业背景和工作经历确定该用户符合哪个行业的要求，确定适合的行业后，所述行业推荐模块先查询用户的就业地中符合行业条件的单位，然后根据单位的招聘要求筛选符合该用户条件的单位，再查询该些单位中是否有与该用户存在联系的用户，例如校友或前同事，如果存在则将这些单位按照与该用户存在联系的用户数量从多到少的顺序排序后推送给用户使用的客户端，并询问用户是否对其中的某个或某些单位有兴趣，如果有，则所述行业推荐模块再将该用户的信息和所述数据存储器中存储的最近一次的最终评价一同发送到用户感兴趣的单位主管人力资源的用户的客户端上，使用人单位能够提前了解到求职者的真实信息，为以后可能的接触提供数据支撑。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (9)
1.基于大数据技术的人才评价系统，该系统包括客户端和数据处理服务器，其特征在于，所述数据处理服务器中包含评价获取模块、大数据评价模块和行业推荐模块；
所述评价获取模块用于提醒用户填写当前的状态信息，所述评价获取模块根据用户填写的状态信息将所有已注册的用户按照学校或者就职单位分类，分类完成后，所述评价获取模块定期向每一个分类下的所有用户使用的客户端发送评价提醒信息，提醒用户对该分类下的用户进行评价，得到评价后，所述评价获取模块将其发送到所述大数据评价模块；
所述大数据评价模块用于采用根据大数据建立的评价模型计算基于多个评价的综合评价，得到综合评价后，所述大数据评价模块查询是否存在已经保存的最终评价，如果有，所述大数据评价模块将上一次的最终评价和本次的综合评价进行取平均值计算，将计算得到的数据作为本次的最终评价；
所述行业推荐模块用于用户的状态信息发生变化后，根据变化后的状态信息分析当前用户适合的行业或就职单位，并将该分析得到的结果推送给用户使用的客户端。
2.如权利要求1所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，所述评价获取模块按照部门将同一个分类下的所有用户再次分类，分类后属于同一个小类的用户之间进行相互评价即可。
3.如权利要求1所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，所述行业推荐模块获取所有行业的要求，然后根据用户的兴趣爱好、专业背景和工作经历确定该用户符合哪个行业的要求，确定适合的行业后，所述行业推荐模块先查询用户的就业地中符合行业条件的单位，然后根据单位的招聘要求筛选符合该用户条件的单位，再查询该些单位中是否有与该用户存在联系的用户，如果存在则将这些单位按照与该用户存在联系的用户数量从多到少的顺序排序后推送给用户使用的客户端。
4.如权利要求3所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，所述行业推荐模块在将单位排序并推送给用户后，还询问用户是否对其中的某个或某些单位有兴趣，如果有，则所述行业推荐模块再将该用户的信息和最近一次的最终评价一同发送到用户感兴趣的单位主管人力资源的用户的客户端上。
5.如权利要求1所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，还包括信息验证模块，所述信息验证模块查询用户注册时填写的基本信息是否已经注册，如果没有则向客户端反馈允许注册的信息，所述客户端响应该信息提醒用户输入账号和密码，输入完成后所述客户端将该账号和密码发送至所述数据验证模块，所述数据验证模块将该账号和密码与用户的基本信息绑定后进行存储。
6.如权利要求5所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，所述信息验证模块在用户注册完成后还获取用户填写的基本信息中的关键信息，将该关键信息和查询请求信息一起打包发送至教育部门的服务器，该服务器响应查询请求信息在数据库中查询与关键信息对应的教育经历数据并发送到所述信息验证模块；
所述信息验证模块接收教育经历数据后获取其中的照片，然后向所述客户端发送人脸验证信息，所述客户端响应该信息开启通信终端的摄像头并提醒用户开始采集脸部图像，客户端完成脸部图像的采集后将脸部图像发送至所述信息验证模块，所述信息验证模块将采集的脸部图像与从教育经历数据中获取的照片进行人脸对比，判断当前用户是否与教育经历当事人为同一个人。
7.如权利要求6所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，如果脸部图像验证未通过，所述信息验证模块向所述客户端发送教育经历验证指令，所述客户端响应该指令提醒用户填写与最终教育经历有关的信息，填写完成后所述客户端将这些信息发送到信息验证模块，所述信息验证模块在获取的教育经历数据中查询是否存在用户输入的信息，如果存在，则表示当前用户和教育经历当事人一致。
8.如权利要求7所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，如果教育经历验证也没有通过，所述信息验证模块删除该用户注册时填写的信息并向所述客户端发送警告信息。
9.如权利要求1所述的基于大数据技术的人才评价系统，其特征在于，还包括模型修正模块，如果用户认为所述大数据评价模块计算得到的综合评价不符合自己的真实情况则提出改进建议，所述客户端将该改进建议发送到所述模型修正模块，所述模型修正模块将所述评价模型按照改进建议进行修正，并再次由所述大数据评价模块利用修正后的评价模型计算综合评价，并再次发送给用户使用的客户端，直到用户对该综合评价满意为止。
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