CN110414917A - 基于人才画像的招聘推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明针对目前国内主流招聘网站缺少一些简历与岗位相似度匹配等功能的问题，提出了一种基于人才画像的招聘推荐方法，其内容主要包括：根据相关领域构建知识图谱；提取岗位要求信息得出推荐权重，由招聘者审核权重；基于人才简历及其Web日志进行特征提取与数据挖掘，绘制人才画像；将人才画像与权重匹配打分，择优进入笔试名单列表；用人才笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，最后根据人才画像与岗位的相似度匹配结果择优进入面试名单列表。本发明能够有效解决目前国内主流招聘网站缺少筛选简历时缺少简历与岗位相似度匹配功能的问题，它能够更快的帮助招聘者判断简历与岗位的匹配度，并能够帮助求职者快速找到合适的岗位。
Description
技术领域
本发明涉及人才招聘技术领域，特别是涉及一种基于人才画像的招聘推荐方法。
背景技术
招聘一直是人类社会不可缺少的一部分,任何一家公司想要运转起来都需要通过公司的人力资源部门招聘各种不同类型的人员。为了应对这一需求，各种各样优秀的招聘网站层出不穷。
对于招聘网站的开发，国内外目前都已经比较成熟，比如国内比较知名的智联招聘、前程无忧等网站，而国外有Indeed、Monster等，这些都是近几年用户数量猛涨的知名求职App。但就上述网站而言，目前国内大型招聘网站普遍还缺少一些功能，比如说简历的与岗位的相似度匹配。
人才画像(applicant profile)是一种能对已有简历进行分析然后找到最佳适配岗位的候选人的方法，这种方法目前仅有个别文献提出可以将用户画像及时应用到企业中，还未有比较明确的实现方法。如果人才画像技术成熟，那么会给各大公司招聘人才带来福音，免去人力资源部门的巨大工作量，节省了大量资源。
发明内容
本发明的目的是：有效解决目前招聘网站缺少岗位与简历像低俗匹配的功能，使招聘者能够更加便捷的得到简历的重要信息，减少求职者挑选简历所花费的时间。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
(a)根据相关领域构建本地知识库或知识图谱；
(b)提取岗位要求信息得出推荐权重，由招聘者审核权重；
(c)基于人才简历及其Web日志进行特征提取与数据挖掘，绘制人才画像；
(d)将人才画像与权重匹配打分，择优进入笔试名单列表；
(e)用人才笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，最后根据人才画像与岗位的相似度匹配结果择优进入面试名单列表。
优选地，步骤(a)中所述本地知识库或知识图谱包含公司领域需要的技术以及这些技术笔试中所需要的分数要求，用于后文简历信息与岗位信息的提取与匹配，以便绘制人才画像。
优选地，步骤(b)中所述岗位要求信息与所述本地知识库或知识图谱，给出推荐的权重，并由招聘者根据公司指标辅助审核，得出最终的权重。
优选地，步骤(c)中，基于人才简历进行特征提取时，与所述本地知识库或知识图谱匹配得到一个初始人才画像。
优选地，步骤(c)中，对人才的Web日志进行挖掘，需要根据IP地址和cookie标识得出人才身份，对用户的Web日志文件挖掘，在进行数据处理和分析后，得到人才的兴趣与学习偏好，并与所述本地知识库或知识图谱匹配，再将结果前文绘画的人才画像进行整合，并与前文得到的权重进行匹配打分，并择优进入笔试名单列表。
优选地，步骤(e)中，笔试需要包含关于对应岗位需要的技术以及性格测试，将技术得分与性格测试的结果一起整合到人才画像中，得到一个较为完善的人才画像,然后将得到的人才画像与所述本地知识库或知识图谱再次匹配，得到岗位相似度，最终完成基于人才画像的招聘推荐。
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有方法相比，具有以下的优点和积极效果：本发明采用了本地知识图谱的方法来分析简历，比通过关键字遍历简历更加准确；本发明采用了根据人才登录系统的IP地址以及cookie得到人才身份并挖掘人才的Web日志，获得人才兴趣爱好与学习行为，能够更好的获取人才的学习方向，更加准确的寻找有相关研究的求职者；本发明参考用户画像设计了一种人才画像最终能够明显的展示人才掌握的技能，并能显示其与岗位的匹配程度。本发明能够有效解决目前国内主流招聘网站缺少简历推荐问题，它能够更快的帮助招聘者判断简历与岗位的匹配度。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为本发明知识库的知识图谱画法IT领域示意；
图3为本发明中人才画像包含的内容。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种基于人才画像的招聘推荐方法，包括：本地知识图谱的构建、Web日志挖掘、笔试题目设计和绘画人才画像。其中知识图谱需要包含招聘岗位相关领域全部技术，以便后面能够遍历简历和岗位要求的技术相关信息；Web日志挖掘需要挖掘人才网络上兴趣爱好和学习行为，通过用户的浏览记录和时间判断与岗位的吻合度；笔试题目需要包含相关技术的测试题目与性格测试题目；绘画人才画像则可以使用如echarts.js框架构建树形图以清楚的展示求职者的人才画像。
结合图1，本招聘推荐方法主要分为以下流程。首先，设计者需要自定义招聘岗位面向技术领域的知识图谱；其次，每当有岗位上架时，需要根据前文设计的知识图谱提取岗位要信技术信息，并给出推荐的权重配比，再由招聘者审核权重；第三，每当有人才投递简历时，提取简历的信息，与前文设计的知识图谱匹配，并对人才的Web日志进行挖掘，结合浏览记录与时间初步绘画人才画像；第四，人才画像需要与编辑好的权重匹配打分，并择优进入笔试环节；第五，上架岗位的部门需要设计合适的笔试题目，有针对性的包含需要测试的部分，并且与前文知识库吻合，笔试后，用人才的笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，得出人才画像与岗位的相似度，以实现基于人才画像的招聘推荐方法。
如图2所示，以IT领域示例，知识库或知识图谱应该包含公司所面向领域的全部技术关键字。以便于后文遍历简历和岗位要求时能够有针对性的提取出相关技术关键字。遍历岗位要求时，先查看岗位名称与IT领域中哪个与一级类领域名称最为相似，并结合数据库中已有岗位使用分类算法进行分类判断岗位最可能的领域，再结合岗位要求中熟悉、精通等字词给出一个推荐的权重，得出推荐权重后给招聘者进行审核，且该权重能够根据公司变化随时调整。同样，每当有人才投入简历时，需要将简历与绘画的知识图谱与知识库进行比对，得出人才关于技术方面的画像，并根据不同领域的岗位从简历中取出适当的基本信息、教育信息、工作经历等重要信息补充人才画像，同时跟据人才投递用的IP地址判断其是否为私人网络，过滤其中与岗位相关的技术网页，结合浏览时间给出求职者对相关技术的兴趣加分，此外还要对简历诸如个人介绍、工作内容等使用NLP初步分析人才性格特征，完善人才画像。得出人才画像后，将人才画像的技术部分与根据岗位要求得到的权重匹配得到一个初始的人才画像得分。得出人才画像初始得分后，根据公司意愿。可以让全部或部分人才参与后面的笔试，笔试题目需要根据岗位要求得到的权重按比例在题库中抽取试题提供给人才。笔试结果按题目类型分别按类型与岗位要求的权重匹配，每种类型按照得分除总分乘权重分的结果改变人才画像的分数。最后得出人才画像的技术相关具体分数，分数高低即为推荐结果。
如图3所示，人才画像需要包含基本信息、教育经历、工作经历、性格特征，并针对不同的领域的岗位还可能包含技能特点等。其中基本信息应该包含姓名、年龄、工作时长，工作时长需要按求职者简历中的工作经历的时间来算；教育经历需要包含求职者就读过的高校的名称、专业和与之相对应的学位。根据不同的领域如IT领域需要包含技能特点和与之对应的经验时长，技能特点使用前文所提的知识库或知识图谱匹配将简历中的技能特点提取出，而技能的经验时长由简历项目经验分析得出。
实验结果表明，本发明通过绘画人才画像来帮助招聘者推荐最匹配岗位的求职者，能够更快的完成招聘者的招聘指标，节省了招聘者挑选简历的时间。最终用于公司招聘员工时，令企业不再需要花费大量金钱时间资源面试不合适的求职者。
Claims (6)
1.一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
(a)根据相关领域构建本地知识库或知识图谱；
(b)提取岗位要求信息得出推荐权重，由招聘者审核权重；
(c)基于人才简历及其Web日志进行特征提取与数据挖掘，绘制人才画像；
(d)将人才画像与权重匹配打分，择优进入笔试名单列表；
(e)用人才笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，最后根据人才画像与岗位的相似度匹配结果择优进入面试名单列表。
2.如权利要求1所述的一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，步骤(a)中所述本地知识库或知识图谱包含公司领域需要的技术以及这些技术笔试中所需要的分数要求，用于后文简历信息与岗位信息的提取与匹配，以便绘制人才画像。
3.如权利要求1所述的一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，步骤(b)中所述岗位要求信息与所述本地知识库或知识图谱，给出推荐的权重，并由招聘者根据公司指标辅助审核，得出最终的权重。
4.如权利要求1所述的一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，步骤(c)中，基于人才简历进行特征提取时，与所述本地知识库或知识图谱匹配得到一个初始人才画像。
5.如权利要求1所述的一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，步骤(c)中，对人才的Web日志进行挖掘，需要根据IP地址和cookie标识得出人才身份，对用户的Web日志文件挖掘，在进行数据处理和分析后，得到人才的兴趣与学习偏好，并与所述本地知识库或知识图谱匹配，再将结果前文绘画的人才画像进行整合，并与前文得到的权重进行匹配打分，并择优进入笔试名单列表。
6.如权利要求1所述的一种基于人才画像的招聘推荐方法，其特征在于，步骤(e)中，笔试需要包含关于对应岗位需要的技术以及性格测试，将技术得分与性格测试的结果一起整合到人才画像中，得到一个较为完善的人才画像,然后将得到的人才画像与所述本地知识库或知识图谱再次匹配，得到岗位相似度，最终完成基于人才画像的招聘推荐。
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