CN110196869A - 一种人才信息智能匹配方法、系统及互动终端 - Google Patents
一种人才信息智能匹配方法、系统及互动终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种人才信息匹配方法、系统及互动终端,所述人才信息匹配方法应用于所述人才信息匹配系统,所述系统包括服务器和数据库,其特征在于,所述人才信息匹配方法包括:服务器获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;服务器将所述人才信息与数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;服务器获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。采用本发明,可提升人才信息匹配的匹配准确度和匹配效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种人才信息匹配方法、系统及互动终端。
背景技术
在科技高速发展的二十一世纪,世界各国的竞争非常激烈,而竞争的核心就是人才的竞争,人才的竞争需要各国依据自身的特色制定不同的人才战略,不遗余力发展自己的人才实力。而发展出人才实力后,如何对人才进行分类并放在适合的位置发光发热,是人才战略的最终目的。
在现有的人才分类过程中,存在政策解读困难,解读效率低等问题,政府、企业或个人想要通过现有政策获得人才分类只能通过人工筛选,或通过关键字进行网络查找,这对于人才和政府或企业都是一种资源和时间的浪费。因而,如何提升人才分类过程中政策解读效率和分类效率,是一个亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种人才信息匹配方法、系统及互动终端,可提高人才信息与分类信息的匹配准确度和匹配效率。
为了解决上述技术问题,本发明实施例第一方面提供了一种人才信息匹配方法,应用于人才信息匹配系统,所述人才信息匹配系统包括服务器和数据库,其特征在于,所述人才信息匹配方法包括:
所述服务器获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;
所述服务器将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;
所述服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;
所述服务器获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
可选情况下,所述获取人才信息包括:
所述服务器接收用户输入的信息,其中输入方法包括页面输入和/或文件导入;
所述服务器根据所述用户输入的信息获取需要的人才信息。
可选情况下,所述获取人才信息包括:
所述服务器为所述用户提供多项人才信息选择,包括职位选择和/或专业选择;
所述服务器接收所述用户的人才信息选择,获取所述用户的人才信息。
这两种获取人才信息的方法,前者可以快速获取多项人才信息,提升人才信息输入效率;后者可以使用户提供的人才信息与人才信息匹配系统中的人才分类信息进行快速匹配,提升匹配效率。可选的,两种获取人才信息的方法可以单独使用,也可以结合使用,同时保证人才信息输入效率和匹配效率。
可选情况下,所述服务器将所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配之前还包括:
所述服务器接收人才分类信息,并根据所述人才分类信息建立数据库;
所述服务器为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
可选情况下,所述服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类包括:
所述服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果;
所述服务器获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果;
所述服务器根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
相应地,本发明实施例第二方面还提供了一种人才信息匹配系统,所述系统包括:
数据库,所述数据库用于存储人才分类信息及其对应权值;
服务器,所述服务器用于获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
可选情况下,所述服务器用于获取人才信息还包括:
用于接收用户输入的信息,其中输入方法包括页面输入和/或文件导入;
用于对所述用户输入的信息进行解析,获取需要的人才信息。
可选情况下,所述服务器用于获取人才信息还包括:
用于为所述用户提供多项人才信息选择;
用于接收所述用户的人才信息选择,获取所述用户的人才信息。
可选情况下,所述服务器用于将所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配之前还包括:
用于接收人才分类信息,并根据所述人才分类信息建立数据库;
用于为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
可选情况下,所述根据所述人才分类信息建立数据库包括:根据人才分类信息建立SQL关系数据库,为每一种人才分类建立单独的数据表,其中分类标准编号为主关键字,用于唯一标识数据表中的某一条分类标准记录。
可选情况下,所述服务器用于获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类包括:
用于获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果;
用于获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果;
用于根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
可选情况下,所述获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果包括:
服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果,包括采用KMP匹配算法将服务器获取的用户相关数据与数据库中的分类描述信息进行匹配,并计算其匹配率。若匹配率大于预设阈值,则认为匹配成功;若匹配率大于零且小于预设阈值,则认为部分匹配,将匹配结果显示给用户进行确认;若匹配率为零,则匹配失败。
相应地,本发明实施例第三方面还提供了一种人才信息匹配装置,所述装置包括:人才信息获取模块,用于获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;信息匹配模块,用于将所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配;匹配结果获取模块,用于获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;展示模块,用于获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
相应的,本发明实施例第四方面还提供了一种人才信息匹配装置,所述装置包括:处理器,用于执行各指令;存储介质,用于存储多条指令,所述指令适于由所述处理器加载并执行如本发明实施例第一方面提供的任一情况下的人才信息匹配方法。
本发明实施例具有如下有益效果:
人才信息匹配系统的服务器通过件导入、用户输入或系统选择获取包括职位信息或专业信息的人才信息,然后将所述人才信息与人才信息匹配系统的数据库中的人才分类信息进行关联匹配,获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,生成人才评分结果,并对所述人才评分结果进行展示。在这个过程中,根据政策解读在数据库中设置人才分类信息,然后将获取到的用户人才信息与数据库中的人才分类信息进行匹配而获得匹配结果,并根据数据库中人才分类信息重要程度的不同对匹配结果进加权排序,获取输入的人才信息的分类排序,快速定位人才类别,提升人才分类和匹配的效率及准确率。
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是本发明实施例中的一种人才信息匹配系统的交互方法示意图;
图2是本发明实施例中提供的一种人才信息匹配方法流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种人才分类结果获取方法流程示意图;
图4是本发明实施例提供的另一种人才分类结果获取方法流程示意图;
图5是本发明实施例提供的一种具体的人才信息匹配方法流程示意图;
图6是本发明实施例提供的一种人才信息导入文件示意图;
图7是本发明实施例提供的一种人才信息匹配系统的结构示意图;
图8是本发明实施例提供的一种人才信息匹配终端的结构示意图。
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。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为更好的理解本申请技术方案,下面先对本发明实施例提供的一种人才信息匹配系统的服务场景进行简要介绍。请参阅图1,图1为一种人才信息匹配系统的交互方法,如图1所示,首先用户向服务器提供人才信息,服务器获取人才信息,然后服务器将获取到的人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配,获取匹配结果,将匹配结果进行加权排序,生成人才评分结果,最后将评分结果展示给用户。
根据图1提供的人才信息匹配系统的交互方法,请参阅图2,,图2为本发明实施例提供了一种人才信息匹配方法,如图2所示,该方法包括以下步骤:
S201、服务器获取人才信息。
具体地,服务器获取用户输入的人才信息,所述人才信息包括职位信息和/ 或专业信息,以此作为为人才匹配分类的基础。
在可选的实施例中,人才信息除了包括该人才的职位信息或专业信息外,还可以包括是否毕业、毕业院校、研究内容、是否就业、就业年限、工作内容、要求薪资或要求工作地点等一系列与人才工作有关的信息。获取人才信息的方法包括用户手动输入,或用户导入文件,这两种方法提供的人才信息,系统都需要对其进行解析,使其能够与系统数据库中的信息进行对应关联;获取人才信息的方法还包括系统提供多项人才信息选择,用户根据系统提供的选项进行选择,系统接收用户的选择结果,获得人才信息。
S202、服务器将所述人才信息与数据库中的人才分类信息的内容进行关联匹配。
具体地,数据库中的人才分类信息是指人才信息匹配系统中的数据库已经根据不同的人才信息进行分级与分类,分级与分类的依据来源于政府发布的各类人才政策信息和分类信息,获取到的人才信息需要与数据库中已经事先存在的人才分类信息进行关联匹配。
在可选的实施例中,人才分类信息包括根据工作地点、工作职位、企业类别、工作年限等进行的分类,而同一个类别下又可以包括多个二级分类,二级分类之下又个包括多个三级分类,以此类推,形成一个分类系统。服务器获取到的人才信息需要与该分类系统进行关联匹配,其中包括关键字的匹配,数学数字与中文数字的匹配,大小写字母的匹配,时间格式的匹配,同义近义词的匹配,相关词的匹配,变体形式(如加空格、语序颠倒或错别字等)的匹配,完全包含关键词的短语(语序不能颠倒)的匹配等,匹配方式的选择将很大程度地影响到系统性能的好坏,需要在不损失运算时间的前提下,尽可能多地添加匹配方式。
S203、服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类。
在可选的实施例中,服务器根据S202中的方法获取匹配结果,匹配结果中应该包括一条或多条信息,匹配程度包括部分匹配和完全匹配,将匹配结果进行加权排序时,匹配结果的权值分配可以根据数据库中的人才分类信息预先设定,也可以根据用户输入的人才信息自行设定,获得权值分配后,根据匹配程度对权值进行再分配,计算获得人才匹配评分结果,最后根据人才匹配评分结果,获得人才信息对应的一个或多个人才分类。可选的,人才分类按照职能范围可分为六大类,包括:党政人才,企业经营管理人才,专业技术人才,高技能人才,农村实用人才,社会工作人才等;按照履历成就可分为八大类,包括:顶尖人才、特优人才、领军人才、拔尖人才、高级人才、创客人才、基础人才和民间优才。在此基础上,还可以为大类人才进行二次分类,例如农村实用人才可包括种植能手,养殖能手,捕捞能手,加工能手,企业经营人才,农村经纪人,农民专业合作经济组织带头人,技能带动型人才,文体艺术类人才等。
从输入人才信息到获取人才信息对应的人才分类是本发明的重要过程,这个过程将在图3和图4对应的实施例中进行详细描述。
S204、服务器获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
在可选的实施例中,服务器根据输入的人才信息获得其对应的人才分类后,还可获得人才分类对应的第二人才分类信息,包括该类人才对应的福利政策、培养计划、岗位需求或权利义务等。这些信息可以事先存储在人才信息匹配系统中,也可以通过人才信息匹配系统的服务器向云端服务器获取。
在可选的实施例中,对人才分类及第二人才分类信息进行展示,可以直接在人才信息匹配系统所部署的终端进行展示,也可以发送到用户的移动终端上进行展示。
本发明实施例中,人才信息匹配系统通过服务器获取人才信息并将其与数据库中的人才分类信息进行关联匹配,获取匹配结果,根据人才信息匹配系统设置的人才分类信息权值分配对匹配结果进行加权排序,生成人才匹配评分结果,最终获得输入的人才信息对应的人才分类,对人才分类及人才分类对应的第二人才分类信息进行展示。在这个过程中,人才信息匹配系统根据第一人才分类信息重要程度的不同分配不同权值,输入的人才信息与之匹配并进行加权排序,最终获得人才分类结果,这个分类过程提升了人才信息与人才分类之间的匹配度,可以为不同人才进行快速定位,提升匹配效率。
请参阅图3,图3是本发明实施例提供的一种人才分类结果获取方法流程示意图,如图所示,本实施例中的人才分类结果获取方法包括:
S301、服务器接收用户输入的人才信息,其中输入方法包括页面输入和/或文件导入。
在可选的实施例中,人才信息匹配系统的服务器接收用户输入的人才信息,输入的方法可以是用户手动输入的,比如当前用户输入的内容为“计算机硕士,算法工程师,30W/年”,这些信息包括了用户3个方面的信息,可以与数据库中的对应信息进行匹配,输入的内容越详细,为用户匹配的结果越准确。除此之外,也可以通过文件导入的方法输入人才信息,例如导入用户的个人简历、学历证明或者其他包含个人信息的资料文件,这些文件可以是本地文件进行导入,也可以通过网络链接进行导入。
S302、服务器对所述用户输入的信息进行解析,获取需要的人才信息。
在可选的实施例中,如S301描述的内容,如果用户输入的文字是“计算机硕士,算法工程师,30W/年”这种分类不明确的内容,人才信息匹配系统需要对输入内容进行解析,计算机硕士对应为用户的学历,算法工程师对应为用户的职业,30W/年对应为用户的薪资待遇。如果输入的信息是导入文件,那么文件中很大概率包含许多与人才信息无关的信息,需要对其进行筛选,最终获取需要的人才信息。
S303、服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果。
在可选的实施例中,人才信息匹配系统的数据库中的人才分类信息是事先存在的,且人才分类信息可以包括根据工作地点、工作职位、企业类别、工作年限等进行的分类,而同一个类别下又可以包括多个二级分类,二级分类之下又个包括多个三级分类。如果数据库根据职能范围进行分类,包括:党政人才,企业经营管理人才,专业技术人才,高技能人才,农村实用人才,社会工作人才,而专业技术人才包括二级分类:工程技术人员、农业技术人员、科研人员(自然科学研究、社会科学研究及实验技术人员)、卫生技术人员等。那么该用户的“算法工程师”可以与“工程技术人员”匹配;如果数据库根据薪资待遇分类,对应人才分类信息为:[2000以下/月,2001~5000/月,5001~8000/月, 8001~12000/月,12000以上/月],那么该用户的薪资待遇“30w/年”可匹配“12000 以上/月”。同理,从导入的文件中获取的人才个人信息也可以与数据库中的人才分类信息进行一一对应匹配,获得多个匹配结果。
S304、服务器获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果。
在可选的实施例中,人才分类信息的权值由人才信息匹配系统设置,根据重要程度的不同,设置的权值也不同。例如毕业院校5分,工作职业10分,获奖经历10分,薪资待遇3分。如果输入的人才A的人才信息中,与甲类人才进行匹配,匹配结果为:毕业院校匹配,工作职业匹配,获奖经历不匹配,薪资待遇不匹配,他可获得15分。
S305、服务器根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
在可选的实施例中,根据S304中的方法进行匹配并获得匹配评分结果,获得的分类结果可能包括一个或多个。例如输入的人才A的人才信息,与甲类人才的匹配评分结果为15分,与乙类人才的匹配评分结果为18分,与丙类的评分结果为3分。根据分值从大到小,人才A的匹配结果排序为:乙类人才,甲类人才,丙类人才。这三种人才分类结果可同时进行显示,也可以只显示评分最高的一个。
在本发明实施例中,人才信息匹配系统通过服务器接收用户输入的信息,分析获得需要的人才信息并与数据库中已经存在的人才分类信息进行匹配,然后根据匹配结果进行加权排序,获得输入的人才信息对应的分类结果。这个过程中,根据用户输入的信息进行解析,可以获得更多更全面的人才信息,使人才信息与数据库中的人才分类信息进行匹配的时候,可以进行更广泛的人才分类匹配,获得更多的分类匹配结果,为用户提供更多的参考。
请参阅图4,图4是本发明实施例提供的另一种人才分类结果获取方法流程示意图,如图所示,本实施例中的人才分类结果获取方法包括:
S401、服务器为所述用户提供多项人才信息选择。
在可选的实施例中,人才信息匹配系统的服务器可提供多项人才信息选择,以便获取用户的人才信息。例如,提供的选择内容包括:是否毕业、是否985/211 院校学生、是否就业以及工作岗位等。
S402、服务器接收所述用户的人才信息选择,获取所述用户的人才信息。
在可选的实施例中,服务器接收用户的人才信息选择,获取该用户对应的人才信息,例如S401中根据用户的选择,可获得对应的人才信息为“已毕业, 985院校学生,外科医生”。在接收用户的人才信息选择时,完成所有人才信息选择并提交之前,需要注意输入的是同一个人的信息。另外也可以通过注册登录人才信息匹配系统,获取唯一的ID号并进行人才信息选择,以确保输入的是同一个的人才信息。获取用户的人才信息后,执行S403。
S403、服务器接收人才分类信息,根据所述人才分类信息建立数据库并为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
在可选的实施例中,人才信息匹配系统的服务器根据需要设置人才分类信息,并根据人才分类信息建立数据库,然后为人才分类信息分配对应权值。例如根据履历成就可获得如下人才分类:顶尖人才、特优人才、领军人才、拔尖人才、高级人才、创客人才、基础人才和民间优才。那么根据这八大类别建立数据库,每一个类别建立一个数据表,其中每个数据表中包含该类别人才的对应要求,例如顶尖人才的要求为:诺贝尔奖获得者;中国国家最高科学技术奖获得者;中国两院院士;美国、英国、德国、法国、日本、意大利、加拿大等国家相当于中国两院院士的人选。在进行权值分配的时候,因为对应履历成就的分类只存在两种情况:有对应成就,或没有对应成就。那么只需要为其分配两种权值,有对应成就权值为1,没有对应成就权值为0。
需要进行说明的是,步骤S403与步骤S401和S402不存在明确的前后关系,系统可以先接收用户输入的人才信息,也可以先建立数据库。完成权值分配后,执行步骤S404。
S404、服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果。
在可选的实施例中,用户输入的人才信息与数据库中的人才分类信息进行匹配后,获得的匹配结果可能不止一个,例如对应S403中的人才分类信息,用户同时满足顶尖人才中的两项要求,又满足特优人才的三项要求,那么就可以获得5个匹配结果。
S405、服务器获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果。
在可选的实施例中,服务器获得匹配结果后,对匹配结果进行加权计算,例如从S403中获得的匹配结果,用户同时满足顶尖人才中的两项要求,又满足特优人才的三项要求,那么生成人才匹配评分结果为:顶尖人才2分,特优人才3分。
S406、服务器根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
在可选的实施例中,在例如S405中的人才匹配评分结果,该人才对应的人才分类排序结果为:特优人才,顶尖人才。可选的,如果人才分类中存在优先级问题,且存在冲突选择,例如顶尖人才的等级优先于特级人才,在只能选择一种人才分类的情况下,只要用户的人才信息满足顶尖人才任意一项要求,其分类就属于顶尖人才,且不再考虑其他人才分类。
在本发明实施例中,人才信息匹配系统通过服务器接收用户的人才信息选择获取用户的人才信息,然后对获取的人才信息与系统建立的数据库中的人才分类信息进行匹配,对匹配结果进行加权,获得人才信息的分类结果。在这个过程中,直接接收用户的人才信息选择,可以提升用户的人才信息和系统的人才分类信息之间的匹配速度,且系统可根据需要提供人才信息选项,使得匹配效率得到提升。在对匹配结果进行加权时,考虑到人才分类的优先级与冲突选择问题,使匹配准确率和有效率得到了一定程度的提升。
请参阅图5,图5是本发明实施例提供的一种具体的人才信息匹配方法流程示意图,如图所示,本实施例中的人才信息匹配方法包括:
S501、服务器接收用户输入的人才信息,并对所述用户输入的信息进行解析。
在本发明实施例中,涉及的是一个具体的人才信息匹配过程的举例。如图6 所示,图6为本发明实施例提供的一种人才信息导入文件示意图,假设该用户为马XX,其输入的人才信息为自身的个人简历,为包括马XX的姓名、性别、出生年月、联系方式、职位信息、教育经历、获奖经历等,提取其中与用户工作相关的关键信息。
S502、服务器为所述用户提供多项人才信息选择。
在本法明实施例中,用户输入人才信息后,人才信息匹配系统对其进行解析后,再提供人才信息选择作为补充内容,例如提供选项如表1:
表1
选择匹配地点(提供地域选择) | 省市区 |
获取所有匹配结果() | 获取最优匹配结果() |
S503、服务器接收所述用户的人才信息选择,获取所述用户的人才信息。
在本发明实施例中,用户马XX针对S502中提供的选项,选择结果为:
表2
选择匹配地点(提供地域选择) | 广东省深圳市宝安区 |
获取所有匹配结果() | 获取最优匹配结果(√) |
接收用户的人才信息选择,获取该用户的人才信息。
S504、服务器接收人才分类信息,根据所述人才分类信息建立数据库并为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
在本发明实施例中,首先需要设置人才分类信息,并根据人才分类信息建立数据库,然后为数据库中的人才分类信息分配对应的权值。例如广东省深圳市的人才分类标准如表3所示:
表3
那么根据人才分类信息建立SQL关系数据库,为每一种人才分类建立单独的数据表,其中分类标准编号为主关键字,用于唯一标识数据表中的某一条分类标准记录。其具体过程如下:
CREATE TABLE Talent Category 1(
id INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
descr CHAR(255),
imforVARCHAR(MAX));
其中id可自动生成,例如“杰出人才”的分类标准包括3类,则在Talent Category1中的id号为1~3,descr表示分类标准概述,例如“诺贝尔奖获得者(物理、化学、生理或医学、经济学奖)”等,imfor表示对分类标准的进一步细分和描述,例如“国家最高科学技术奖获得者”的描述内容可包括“袁隆平,杂交水稻”,“吴文俊,数学”等。
根据人才分类信息建立数据库后,执行S505。
S505、服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果。
可选的,服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果,包括采用KMP匹配算法将服务器获取的用户相关数据与数据库中的分类描述信息进行匹配,并计算其匹配率。若匹配率大于预设阈值,则认为匹配成功;若匹配率大于零且小于预设阈值,则认为部分匹配,将匹配结果显示给用户进行确认;若匹配率为零,则匹配失败。具体计算过程如下:
其中Pj表示用户j输入的人才信息与数据库中人才信息的匹配率,α表示分类标准概述“descr”的匹配系数,β表示分类标准描述“imfor”的匹配系数,其中α+β=1,且α>β,n表示用户输入的人才信息字数,N表示分类标准概述的字数,mi表示用户输入的第i条人才信息的字数,Mi表示与mi匹配的分类标准描述的字数,l表示用户输入的人才信息总条数。
在本发明实施例中,因为人才分类匹配标准中有时间限制,所以需要获取当前时间以及获奖时间。假设当前时间为2017年10月,那么根据S501中获取到的用户个人简历,可得出马XX与广东省深圳市的人才分类信息进行匹配的结果为:
表4
假设用户马XX输入的人才信息与分类标准“二.国家级领军人才”中的条目“1”,“2.(3)”,“2.(4)”以及分类标准“三.地方级领军人才”中的条目“2. (3)”的匹配率均大于预设阈值,则人才分类结果匹配成功。而马XX的个人简历中的奖励5“XX科技大学教学工作一等奖2011”由于已经超过5年期限,所以不进行匹配。
在本发明实施例中,通过提供获取的人才信息与数据库中的人才分类信息具体的匹配方法,拓展了信息匹配方法,提高了人才信息匹配准确度,进一步提升了用户获取对应人才分类信息的效率。
S506、服务器获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果。
根据表3或表4可获得本发明实施例中的权值分配标准为1分/项,那么可获得匹配结果的加权排序和人才匹配评分结果如表5所示:
表5
S507、服务器根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
本发明实施例中,根据表5中的人才匹配评分结果,可获得输入的马XX的人才信息对应的两个人才分类。
S508、服务器获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
在可选的实施例中,第二人才分类信息可以是人才信息匹配系统的数据库中本地存储的数据,也可以是人才信息匹配系统与云端服务器连接后获取的数据。且第二类人才信息可以包括该类人才对应的福利政策、培养计划、岗位需求或权利义务等。
在本发明实施例中,第二人才分类信息与第一人才分类信息关联存储在人才信息匹配系统的数据库中,且第二人才分类信息为人才分类对应的福利政策,其内容如表6所示:
表6
人才信息匹配系统根据服务器获取到的马XX的人才信息与系统的人才分类信息匹配和加权结果,展示其人才分类及福利政策。在本发明实施例中,该种人才分类方法是存在优先级的,表3中人才分类排序越靠前,优先级越高;另外,同一个人才只能申请一次人才福利政策,所以多种人才分类是互斥的选择,即用户只能被分到一类人才分类中;且在S502中,如表2所示,用户勾选了“获取最优匹配结果”。综上,为用户展示的内容如表7所示:
表7
这一结果可以在人才信息匹配系统所部署的终端进行展示,也可由用户选定终端,人才信息匹配系统将展示内容发送到选定终端进行展示。
本发明实施例通过接收用户输入的信息,以及人才信息匹配系统提供的人才信息选择,共同获取用户的人才信息,这样可以保证用户输入的人才信息的广度,同时人才信息选择作为补充项目,又可保证获取的人才信息的完整度。系统根据人才分类信息建立数据库,并为人才分类标准设置对应的权值和优先级,使得用户根据输入的人才信息,可获得唯一的准确的人才分类结果和人才分类应对的福利政策,提升了人才分类的效率。
请参阅图7,图7是本发明实施例提供的一种人才信息匹配系统。如图7所示,人才信息匹配系统包括数据库701和服务器702,具体如下:
数据库701,所述数据库用于存储人才分类信息及其对应权值;
服务器702,所述服务器用于获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和 /或专业信息;将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
图8是本发明实施例提供的一种人才信息匹配终端的结构示意图,如图所示本实施例中的人才信息匹配终端包括处理器801、存储介质802以及至少一个通信接口803;所述处理器801、存储介质802以及通信接口803均通过总线804 连接。
所述存储介质802可以为人才信息匹配终端内置的存储介质或独立设置的存储介质。所述用于人才信息匹配的处理器801可以采用微处理器、中央处理器(CPU,CentralProcessing Unit)、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor)或可编程逻辑阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)。
所述存储介质802中可以存储有多条指令,所述指令适于由处理器801加载并执行前文实施例中结合图2所示的人才信息匹配方法对应的流程,其中至少包括:
获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;
将所述人才信息与数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;
获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;
获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
在另一可选的实施例中,所述人才信息匹配终端的存储介质802中存储的多条指令由处理器801执行时可以形成以下模块:
人才信息获取模块8021,用于获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;
信息匹配模块8023,用于将所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配;
匹配结果获取模块8024,用于获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;
展示模块8025,用于获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
在可选的实施例中,所述人才信息匹配终端还包括数据库建立模块8022,用于建立数据库,并设置人才分类信息,并根据所述人才分类信息建立数据库;为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
本实施例中的人才信息匹配终端能够根据获取的人才信息为用户匹配第一人才分类信息,得到人才信息对应的分类以及该分类对应的第二人才分类信息,最终将人才信息对应的人才分类和第二人才分类信息进行展示,提升了人才分类的匹配精确度和匹配效率。
可以被理解的是,上述人才信息匹配方法以及上述携带特定指令的存储介质不应被理解为只能存在或实现于本实施例中的人才信息匹配装置,而是可以实现于任何终端、存储设备或网络设备中。
人才信息匹配装置中各功能模块的功能可参见上述图2-5所示实施例中对应人才信息匹配方法步骤的相关描述,此处不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
本领域普通技术人员可以理解,在本申请的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(Digital Subscriber Line,DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质 (例如固态硬盘(Solid State Disk,SSD))等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种人才信息匹配方法,应用于人才信息匹配系统,所述人才信息匹配系统包括服务器和数据库,其特征在于,所述人才信息匹配方法包括:
所述服务器获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;
所述服务器将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;
所述服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;
所述服务器获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
2.根据权利要求1所述的人才信息匹配方法,其特征在于,所述服务器获取人才信息包括:
所述服务器接收用户输入的信息,其中输入方法包括页面输入和/或文件导入;
所述服务器对所述用户输入的信息进行解析,获取需要的人才信息。
3.根据权利要求1或2所述的人才信息匹配方法,其特征在于,所述服务器获取人才信息包括:
所述服务器为所述用户提供多项人才信息选择;
所述服务器接收所述用户的人才信息选择,获取所述用户的人才信息。
4.根据权利要求1所述的人才信息匹配方法,其特征在于,所述服务器将所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配之前还包括:
所述服务器获取人才分类信息,并根据所述人才分类信息建立数据库;
所述服务器为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
5.根据权利要求4所述的人才信息匹配方法,其特征在于,所述服务器获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类包括:
所述服务器获取所述人才信息与数据库中的人才分类信息进行关联匹配后的多个匹配结果;
所述服务器获取所述多个匹配结果对应的人才分类信息的权值,计算获得所述多个匹配结果的加权排序,生成人才匹配评分结果;
所述服务器根据所述人才匹配评分结果,获得所述人才信息对应的一个或多个人才分类。
6.一种人才信息匹配系统,其特征在于,所述系统包括:
数据库,所述数据库用于存储人才分类信息及其对应权值;
服务器,所述服务器用于获取人才信息,所述人才信息包括职位信息和/或专业信息;将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
7.一种人才信息匹配终端,其特征在于,所述终端包括:
人才信息获取模块,用于获取人才信息;
信息匹配模块,用于将所述人才信息与所述数据库中的第一人才分类信息进行关联匹配;
匹配结果获取模块,用于获取匹配结果,并将所述匹配结果进行加权排序,得到所述人才信息对应的人才分类;
人才信息获取模块,用于获取所述人才分类对应的第二人才分类信息,并对所述人才分类及第二人才分类信息进行展示。
8.根据权利要求7所述的终端,其特征在于,所述终端还包括数据库建立模块,具体用于:
获取人才分类信息,并根据所述人才分类信息建立数据库;
为所述数据库的人才分类信息分配对应权值。
9.人才信息匹配终端,其特征在于,所述终端包括:
处理器,用于执行各指令;
存储介质,用于存储多条指令,所述指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-5中任一项所述的人才信息匹配方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-5中任一项所述的人才信息匹配方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111309759A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 重庆强大锐智科技服务有限公司 | 企业科技项目智能匹配平台 |
CN112464275A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-03-09 | 广东雅晟通信技术有限公司 | 一种可记录咨询人力资源管理的网络交流系统 |
CN116797069A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-09-22 | 山东经纬信息集团有限公司 | 一种区域高层次人才需求分析及预测综合管理系统 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060292541A1 (en) * | 2005-06-01 | 2006-12-28 | Ehmann David M | Apparatus for forming a select talent group and method of forming the same |
JP2009237636A (ja) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Promise Co Ltd | 人材マッチングシステム |
KR20110071809A (ko) * | 2009-12-21 | 2011-06-29 | 대한민국(특허청장) | 문헌 데이터베이스 검색 장치 및 방법 |
CN105353960A (zh) * | 2015-11-04 | 2016-02-24 | 深圳市前海七号网络科技有限公司 | 基于人才平台的交互方法和系统及人才交互平台 |
CN105426435A (zh) * | 2015-11-04 | 2016-03-23 | 深圳市前海七号网络科技有限公司 | 专业人才数据处理方法及服务器 |
CN105868966A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-17 | 石萍 | 音视频、图文综合人才信息发布和查询系统及其实现方法 |
CN106407459A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-15 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 用于人才引荐的信息处理系统及方法 |
CN106484851A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-08 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 基于人才政策信息平台的信息查找系统及方法 |
KR20170043357A (ko) * | 2015-10-13 | 2017-04-21 | 차연희 | 지능형 인재 발굴 서비스 방법 및 시스템 |
KR20170133583A (ko) * | 2016-05-26 | 2017-12-06 | 주식회사 햄파트너스 | 헤드헌팅을 위한 기업 고객과 후보자 간 인재 매칭 알고리즘 |
CN107463621A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-12-12 | 中国农工民主党上海市委员会 | 基于人才政策的科技人才服务系统和方法 |
CN107633033A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-26 | 成都链科信息科技有限公司 | 一种政策大数据智能匹配系统及匹配方法 |
-
2018
- 2018-02-27 CN CN201810161791.4A patent/CN110196869B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060292541A1 (en) * | 2005-06-01 | 2006-12-28 | Ehmann David M | Apparatus for forming a select talent group and method of forming the same |
JP2009237636A (ja) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Promise Co Ltd | 人材マッチングシステム |
KR20110071809A (ko) * | 2009-12-21 | 2011-06-29 | 대한민국(특허청장) | 문헌 데이터베이스 검색 장치 및 방법 |
KR20170043357A (ko) * | 2015-10-13 | 2017-04-21 | 차연희 | 지능형 인재 발굴 서비스 방법 및 시스템 |
CN105353960A (zh) * | 2015-11-04 | 2016-02-24 | 深圳市前海七号网络科技有限公司 | 基于人才平台的交互方法和系统及人才交互平台 |
CN105426435A (zh) * | 2015-11-04 | 2016-03-23 | 深圳市前海七号网络科技有限公司 | 专业人才数据处理方法及服务器 |
CN105868966A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-17 | 石萍 | 音视频、图文综合人才信息发布和查询系统及其实现方法 |
KR20170133583A (ko) * | 2016-05-26 | 2017-12-06 | 주식회사 햄파트너스 | 헤드헌팅을 위한 기업 고객과 후보자 간 인재 매칭 알고리즘 |
CN106407459A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-15 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 用于人才引荐的信息处理系统及方法 |
CN106484851A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-08 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 基于人才政策信息平台的信息查找系统及方法 |
CN107463621A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-12-12 | 中国农工民主党上海市委员会 | 基于人才政策的科技人才服务系统和方法 |
CN107633033A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-26 | 成都链科信息科技有限公司 | 一种政策大数据智能匹配系统及匹配方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111309759A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 重庆强大锐智科技服务有限公司 | 企业科技项目智能匹配平台 |
CN111309759B (zh) * | 2020-01-20 | 2023-05-09 | 重庆强大锐智科技服务有限公司 | 企业科技项目智能匹配平台 |
CN112464275A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-03-09 | 广东雅晟通信技术有限公司 | 一种可记录咨询人力资源管理的网络交流系统 |
CN116797069A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-09-22 | 山东经纬信息集团有限公司 | 一种区域高层次人才需求分析及预测综合管理系统 |
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