CN111460813A - 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统 - Google Patents

招聘信息和求职简历匹配的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111460813A
CN111460813A CN202010143178.7A CN202010143178A CN111460813A CN 111460813 A CN111460813 A CN 111460813A CN 202010143178 A CN202010143178 A CN 202010143178A CN 111460813 A CN111460813 A CN 111460813A
Authority
CN
China
Prior art keywords
post
job
information
label
recruitment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010143178.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111460813B (zh
Inventor
郭盛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Wangpin Consulting Co ltd
Original Assignee
Beijing Wangpin Consulting Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Wangpin Consulting Co ltd filed Critical Beijing Wangpin Consulting Co ltd
Priority to CN202010143178.7A priority Critical patent/CN111460813B/zh
Publication of CN111460813A publication Critical patent/CN111460813A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111460813B publication Critical patent/CN111460813B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/105—Human resources
    • G06Q10/1053—Employment or hiring
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种招聘信息和求职简历匹配的方法，包括：获取招聘企业的岗位标签；获取求职简历和求职者的投递历史，分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签；判断求职标签集中是否含有岗位标签；若有，则获取岗位标签的关联信息；分析关联信息，得到岗位筛选词集；计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；判断是否达到预设匹配度阈值；若是，则向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向招聘企业推荐求职简历，具有全面且针对性的向招聘企业和求职者推荐信息的有益效果。还公开了一种招聘信息和求职简历匹配的系统，包括：信息获取模块、信息分析处理模块、展示模块，具有全面且针对性的向招聘企业和求职者推荐信息的有益效果。

Description

招聘信息和求职简历匹配的方法及系统
技术领域
本发明涉及电子信息及数据处理领域。更具体地说，本发明涉及一种招聘信息和求职简历匹配的方法及系统。
背景技术
目前电子信息和数据处理技术快速发展，用人企业招聘信息和求职者的求职信息都已经电子化、网络化，即主要是通过在网络上实现先进行一次双向选择，现考虑线下面试。当前，求职者和招聘企业在双向选择时，通常会在各种职业平台上搜索某个岗位对应的关键词。通过关键词匹配到相关的企业和求职者，然后再一份一份点击、查阅岗位信息或者求职者信息，然后靠人工判断是否通知面试或是否投递求职简历。由于关键词的选择也是人工设置，随机性大，不够精准，且也不够全面，难于有针对性的区别求职者和招聘企业的差异性，因此，搜索到的结果多数情况下不符合实际的岗位需求，或者不符合求职者的需要。而且还需要浪费大量时间和精力去人工筛选，效率也过低。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种招聘信息和求职简历匹配的方法，可以全面且针对性的向招聘企业推荐求职简历和向求职者推荐招聘企业。
还提供一种招聘信息和求职简历匹配的系统，可以全面且针对性的向招聘企业推荐求职简历和向求职者推荐招聘企业。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种招聘信息和求职简历匹配的方法，包括：
获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集；
获取求职简历和求职者的投递历史，分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；
判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签；
当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；
分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；
计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。
优选的是，还包括：设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。
优选的是，所述关联事件包括获取招聘企业指定的该岗位标签下该岗位的信息集。
优选的是，所述信息集至少包括下述中的一种：招聘企业该岗位标签下该岗位的历史录用人员的简历信息、招聘信息、招聘企业自定义标签。
优选的是，求职者的投递历史包括下述中的至少一种：投递岗位、投递企业的岗位标签。
优选的是，还包括自定义岗位标签的方法，其包括：
搜集该招聘企业授权访问的历史岗位名称及该岗位名称录用过的历史简历信息，并保存；
对历史简历信息进行分词处理和语义分析，得到词语集，并将词语集与岗位名称形成对应关系；
计算词语集中每个词语与岗位名称的关联度；
判断每个词语与岗位名称的关联度是否达到预设关联度阈值；
当词语与岗位名称的关联度达到关联度阈值时，则该词语为该岗位的岗位标签。
提供一种招聘信息和求职简历匹配的系统，包括：
信息获取模块，其用于获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集，及用于获取求职简历和求职者的投递历史；
信息分析处理模块，其用于分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；
及用于判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签，当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；
及用于分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；
及用于计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
及用于判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
展示模块，其用于当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。
优选的是，还包括：事件关联模块，其用于设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。
提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一项所述的方法。
提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法。
本发明至少包括以下有益效果：
第一、通过招聘企业设置岗位标签，以及根据求职简历和投递历史自动分析出求职者的特质，不管是求职简历还是投递历史形成的特性，只要与岗位标签的语义一致，则可以初选出一批求职者和招聘企业，然后再针对初选出的求职者和招聘企业进行进一步的筛选，精简筛选范围，减少筛选时间和筛选工作量，减少资源占用。
第二、根据预设的岗位标签的关联信息，获取企业对岗位的更细致、更全面的信息，再分析上述信息可以得到更精准的筛选标准，再设置匹配度阈值，可精准的筛选出求职者和招聘企业，向双方推荐，促进双向选择的达到。
第三、关联事件包括获取招聘企业指定的该岗位标签下该岗位的信息集。招聘企业可以自行为每个岗位标签每个岗位设置信息集，也许多个岗位会出现相同的岗位标签，但对就到每个岗位时，岗位标签的具体释义稍有差义，从而可以更精准的针对每个岗位推荐求职者。
第四、提供了一种减少人为干预的岗位标签生成方法，可以减少招聘企业主观判断，增强客观的数据分析，达到提高岗位标签对岗位和企业的概括的准确性和全面性。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
本发明提供一种招聘信息和求职简历匹配的方法，包括：
获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集；岗位标签可以由招聘企业为该岗位自行设置，从而可以有针对性的描述各企业自身对同一岗位的特殊需要，或者有针对性的突出某些特性，以满足不同企业间的差异化需求。
获取求职简历和求职者的投递历史，分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；可以根据求职简历和投递历史自动分析出求职者的特质，分析简历信息得到的特质，可以为招聘企业推荐更符合企业用人需要的求职者，促进双向选择的达成，分析求职者的投递历史，是求职者经过仔细筛选投递过的公司，获取其投递过的公司的特点，有利于精准的为求职者推荐其更有意向接收的岗位，也有利于促进双向选择的达成。
判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签；当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；不管是求职简历还是投递历史形成的特性，只要与岗位标签的语义一致，则可以初选出一批求职者和招聘企业，然后再针对初选出的求职者和招聘企业进行进一步的筛选，精简筛选范围，减少筛选时间和筛选工作量，减少资源占用。
分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；根据预设的岗位标签的关联信息，获取企业对岗位的更细致、更全面的信息，再分析上述信息可以得到更精准的筛选标准。
计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。通过设置匹配度阈值，可精准的筛选出求职者和招聘企业，向双方推荐，促进双向选择的达到。
在上述技术方案中，首先，通过招聘企业设置岗位标签，以及根据求职简历和投递历史自动分析出求职者的特质，不管是求职简历还是投递历史形成的特性，只要与岗位标签的语义一致，则可以初选出一批求职者和招聘企业，然后再针对初选出的求职者和招聘企业进行进一步的筛选，精简筛选范围，减少筛选时间和筛选工作量，减少资源占用。
其次，根据预设的岗位标签的关联信息，获取企业对岗位的更细致、更全面的信息，再分析上述信息可以得到更精准的筛选标准，再设置匹配度阈值，可精准的筛选出求职者和招聘企业，向双方推荐，促进双向选择的达到。
在另一种技术方案中，还包括：设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。招聘企业可以根据自己的情况设置每个岗位标签与关联信息通过何种方式进行关联，比如是否进行连续关联，当关联到一个信息时，是否促发关联另一信息；比如设置关联信息的保密级别，关联信息只提供某一部分内容供分析。从而能对每个岗位标签进行差异化的关联，也能更精准更全面的对该岗位标签进行释义，有利于筛选出与招聘企业更加匹配的求职者。
在另一种技术方案中，所述关联事件包括获取招聘企业指定的该岗位标签下该岗位的信息集。招聘企业可以自行为每个岗位标签每个岗位设置信息集，也许多个岗位会出现相同的岗位标签，但对就到每个岗位时，岗位标签的具体释义稍有差义，从而可以更精准的针对每个岗位推荐求职者。
在另一种技术方案中，所述信息集至少包括下述中的一种：招聘企业该岗位标签下该岗位的历史录用人员的简历信息、招聘信息、招聘企业自定义标签。招聘企业历史录用人员相对来说是企业以前经过仔细筛查过的求职人员，因此他们的共性能够在一定程度上体现企业的用人要求，招聘信息和招聘个来自定义标签均是企业自行编撰的，能够更直观的体现企业的用人要求。
在另一种技术方案中，求职者的投递历史包括下述中的至少一种：投递岗位、投递企业的岗位标签。投递岗位和投递企业的岗位标签能够体现求职者对企业性质的需求，因此，有助于为求职者筛选出更为符合其需要的企业和岗位。
在另一种技术方案中，还包括自定义岗位标签的方法，其包括：
搜集该招聘企业授权访问的历史岗位名称及该岗位名称录用过的历史简历信息，并保存；
对历史简历信息进行分词处理和语义分析，得到词语集，并将词语集与岗位名称形成对应关系；
计算词语集中每个词语与岗位名称的关联度；
判断每个词语与岗位名称的关联度是否达到预设关联度阈值；
当词语与岗位名称的关联度达到关联度阈值时，则该词语为该岗位的岗位标签。
在上述技术方案中，提供了一种减少人为干预的岗位标签生成方法，可以减少招聘企业主观判断，增强客观的数据分析，达到提高岗位标签对岗位和企业的概括的准确性和全面性。
还提供了一种招聘信息和求职简历匹配的系统，包括：
信息获取模块，其用于获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集，及用于获取求职简历和求职者的投递历史；
信息分析处理模块，其用于分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；
及用于判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签，当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；
及用于分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；
及用于计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
及用于判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
展示模块，其用于当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。
在上述技术方案中，首先，通过招聘企业设置岗位标签，以及根据求职简历和投递历史自动分析出求职者的特质，不管是求职简历还是投递历史形成的特性，只要与岗位标签的语义一致，则可以初选出一批求职者和招聘企业，然后再针对初选出的求职者和招聘企业进行进一步的筛选，精简筛选范围，减少筛选时间和筛选工作量，减少资源占用。
其次，根据预设的岗位标签的关联信息，获取企业对岗位的更细致、更全面的信息，再分析上述信息可以得到更精准的筛选标准，再设置匹配度阈值，可精准的筛选出求职者和招聘企业，向双方推荐，促进双向选择的达到。
在另一种技术方案中，还包括：事件关联模块，其用于设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。招聘企业可以根据自己的情况设置每个岗位标签与关联信息通过何种方式进行关联，比如是否进行连续关联，当关联到一个信息时，是否促发关联另一信息；比如设置关联信息的保密级别，关联信息只提供某一部分内容供分析。从而能对每个岗位标签进行差异化的关联，也能更精准更全面的对该岗位标签进行释义，有利于筛选出与招聘企业更加匹配的求职者。
招聘企业可以自行为每个岗位标签每个岗位设置信息集，也许多个岗位会出现相同的岗位标签，但对就到每个岗位时，岗位标签的具体释义稍有差义，从而可以更精准的针对每个岗位推荐求职者。提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一项所述的方法。
提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的实施方案。

Claims (10)

1.招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，包括：
获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集；
获取求职简历和求职者的投递历史，分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；
判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签；
当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；
分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；
计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。
2.如权利要求1所述的招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，还包括：设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。
3.如权利要求2所述的招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，所述关联事件包括获取招聘企业指定的该岗位标签下该岗位的信息集。
4.如权利要求3所述的招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，所述信息集至少包括下述中的一种：招聘企业该岗位标签下该岗位的历史录用人员的简历信息、招聘信息、招聘企业自定义标签。
5.如权利要求1所述的招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，求职者的投递历史包括下述中的至少一种：投递岗位、投递企业的岗位标签。
6.如权利要求1所述的招聘信息和求职简历匹配的方法，其特征在于，还包括自定义岗位标签的方法，其包括：
搜集该招聘企业授权访问的历史岗位名称及该岗位名称录用过的历史简历信息，并保存；
对历史简历信息进行分词处理和语义分析，得到词语集，并将词语集与岗位名称形成对应关系；
计算词语集中每个词语与岗位名称的关联度；
判断每个词语与岗位名称的关联度是否达到预设关联度阈值；
当词语与岗位名称的关联度达到关联度阈值时，则该词语为该岗位的岗位标签。
7.招聘信息和求职简历匹配的系统，其特征在于，包括：
信息获取模块，其用于获取招聘企业授权访问的招聘企业自定义的岗位标签，得到岗位标签集，及用于获取求职简历和求职者的投递历史；
信息分析处理模块，其用于分析简历信息和投递历史得到每位求职者的求职标签，得到求职标签集；
及用于判断求职标签集中是否含有岗位标识集中的岗位标签，当判断求职标签集中含有岗位标签集中的岗位标签时，基于所述岗位标签与招聘企业的对应关系获取与所述招聘企业的所述岗位标签的关联信息；
及用于分析所述岗位标签的关联信息，得到岗位筛选词集；
及用于计算求职标签集与岗位筛选词集的匹配度；
及用于判断匹配度是否达到预设匹配度阈值；
展示模块，其用于当匹配度达到预设匹配度阈值时，向求职标签对应的求职者推荐岗位信息，向所述招聘企业推荐求职简历。
8.如权利要求7所述的招聘信息和求职简历匹配的系统，其特征在于，还包括：事件关联模块，其用于设置岗位标签、招聘企业、关联信息的关联事件。
9.电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1～8中任一项所述的方法。
10.存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现权利要求1～8中任一项所述的方法。
CN202010143178.7A 2020-03-04 2020-03-04 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统 Active CN111460813B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010143178.7A CN111460813B (zh) 2020-03-04 2020-03-04 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010143178.7A CN111460813B (zh) 2020-03-04 2020-03-04 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111460813A true CN111460813A (zh) 2020-07-28
CN111460813B CN111460813B (zh) 2023-04-18

Family

ID=71684220

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010143178.7A Active CN111460813B (zh) 2020-03-04 2020-03-04 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111460813B (zh)

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112052271A (zh) * 2020-09-29 2020-12-08 中国银行股份有限公司 一种数据处理方法及装置
CN112132536A (zh) * 2020-08-31 2020-12-25 三盟科技股份有限公司 一种岗位推荐方法、系统、计算机设备及存储介质
CN112417309A (zh) * 2020-12-29 2021-02-26 普工宝网络科技(重庆)有限公司 基于大数据的人才招聘系统及方法
CN112989192A (zh) * 2021-03-10 2021-06-18 北京拉勾网络技术有限公司 简历推送方法、系统及计算设备
CN113379375A (zh) * 2021-05-31 2021-09-10 五八到家有限公司 一种以聊天形式引导签约的方法、装置及电子设备
CN113723933A (zh) * 2021-09-14 2021-11-30 上海相马人力资源科技有限公司 流程控制方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113780996A (zh) * 2021-09-16 2021-12-10 湖北天天数链技术有限公司 岗位数据检测方法、模型训练方法、装置及电子设备
CN114861075A (zh) * 2022-07-11 2022-08-05 威海海洋职业学院 一种校园社团推荐方法及系统
CN115062988A (zh) * 2022-06-24 2022-09-16 北京宏诚伟信人力资源管理服务有限公司 一种人力资源管理方法、系统及终端设备
CN115170094A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 泰盈科技集团股份有限公司 大数据人工智能招聘系统及方法
CN115292576A (zh) * 2022-08-02 2022-11-04 猎上网络科技(上海)有限公司 基于互联网智能搜索匹配引擎的搜索方法
CN115526590A (zh) * 2022-09-16 2022-12-27 深圳今日人才信息科技有限公司 一种结合专家知识和算法的高效人岗匹配与复推方法
CN115907706A (zh) * 2022-12-12 2023-04-04 深圳今日人才信息科技有限公司 一种定向招聘智能匹配推荐和自动化审核系统
CN116028722A (zh) * 2023-03-31 2023-04-28 广州南方学院 一种基于词向量的岗位推荐方法、装置及计算机设备
CN116562837A (zh) * 2023-07-12 2023-08-08 深圳须弥云图空间科技有限公司 人岗匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN116777407A (zh) * 2023-08-21 2023-09-19 北京中科航天人才服务有限公司 人力资源信息招聘系统
CN117078221A (zh) * 2023-08-31 2023-11-17 北京五八信息技术有限公司 基于ai的招聘方法、装置、设备和存储介质
CN117132172A (zh) * 2023-10-26 2023-11-28 四川省瑞人网络科技有限公司 一种员工岗位匹配和绩效评估管理方法
CN117236648A (zh) * 2023-11-10 2023-12-15 贵州自由客网络技术有限公司 人才招聘与匹配的智能化系统
CN118467846A (zh) * 2024-07-09 2024-08-09 北京位来小猎科技有限公司 一种基于微信社交关系的智能岗位推荐系统
CN118505179A (zh) * 2024-06-06 2024-08-16 北京天地立信人力资源科技有限责任公司 一种大数据人工智能招聘方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6873964B1 (en) * 1998-12-11 2005-03-29 Lockheed Martin Corporation Method and system for recruiting personnel
US20140129460A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 Joe Budzienski Social network for employment search
CN108665242A (zh) * 2018-05-09 2018-10-16 北京邦邦共赢网络科技有限公司 一种简历匹配方法和装置
CN109544111A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 南京安讯科技有限责任公司 一种基于多维度匹配的职位推荐系统
CN110032680A (zh) * 2019-04-16 2019-07-19 北京网聘咨询有限公司 大数据分析方法及系统
CN110032637A (zh) * 2019-04-16 2019-07-19 上海大易云计算股份有限公司 一种基于自然语义分析技术的简历智能推荐算法
CN110059923A (zh) * 2019-03-13 2019-07-26 平安科技（深圳）有限公司 岗位画像和简历信息的匹配方法、装置、设备及存储介质
CN110377907A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 中科鼎富（北京）科技发展有限公司 一种招聘信息标准化方法及装置
CN110377702A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 中科鼎富（北京）科技发展有限公司 一种简历信息匹配方法及装置
CN110443571A (zh) * 2019-07-16 2019-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 基于知识图谱进行简历评估的方法、装置及设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6873964B1 (en) * 1998-12-11 2005-03-29 Lockheed Martin Corporation Method and system for recruiting personnel
US20140129460A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 Joe Budzienski Social network for employment search
CN108665242A (zh) * 2018-05-09 2018-10-16 北京邦邦共赢网络科技有限公司 一种简历匹配方法和装置
CN109544111A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 南京安讯科技有限责任公司 一种基于多维度匹配的职位推荐系统
CN110059923A (zh) * 2019-03-13 2019-07-26 平安科技（深圳）有限公司 岗位画像和简历信息的匹配方法、装置、设备及存储介质
CN110032680A (zh) * 2019-04-16 2019-07-19 北京网聘咨询有限公司 大数据分析方法及系统
CN110032637A (zh) * 2019-04-16 2019-07-19 上海大易云计算股份有限公司 一种基于自然语义分析技术的简历智能推荐算法
CN110443571A (zh) * 2019-07-16 2019-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 基于知识图谱进行简历评估的方法、装置及设备
CN110377907A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 中科鼎富（北京）科技发展有限公司 一种招聘信息标准化方法及装置
CN110377702A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 中科鼎富（北京）科技发展有限公司 一种简历信息匹配方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
谷楠楠: "中文简历自动解析及推荐算法" *

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112132536A (zh) * 2020-08-31 2020-12-25 三盟科技股份有限公司 一种岗位推荐方法、系统、计算机设备及存储介质
CN112052271A (zh) * 2020-09-29 2020-12-08 中国银行股份有限公司 一种数据处理方法及装置
CN112052271B (zh) * 2020-09-29 2023-11-17 中国银行股份有限公司 一种数据处理方法及装置
CN112417309A (zh) * 2020-12-29 2021-02-26 普工宝网络科技(重庆)有限公司 基于大数据的人才招聘系统及方法
CN112989192A (zh) * 2021-03-10 2021-06-18 北京拉勾网络技术有限公司 简历推送方法、系统及计算设备
CN113379375A (zh) * 2021-05-31 2021-09-10 五八到家有限公司 一种以聊天形式引导签约的方法、装置及电子设备
CN113723933A (zh) * 2021-09-14 2021-11-30 上海相马人力资源科技有限公司 流程控制方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113780996A (zh) * 2021-09-16 2021-12-10 湖北天天数链技术有限公司 岗位数据检测方法、模型训练方法、装置及电子设备
CN115062988A (zh) * 2022-06-24 2022-09-16 北京宏诚伟信人力资源管理服务有限公司 一种人力资源管理方法、系统及终端设备
CN114861075A (zh) * 2022-07-11 2022-08-05 威海海洋职业学院 一种校园社团推荐方法及系统
CN115292576A (zh) * 2022-08-02 2022-11-04 猎上网络科技(上海)有限公司 基于互联网智能搜索匹配引擎的搜索方法
CN115170094A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 泰盈科技集团股份有限公司 大数据人工智能招聘系统及方法
CN115170094B (zh) * 2022-09-07 2022-11-29 泰盈科技集团股份有限公司 大数据人工智能招聘系统及方法
CN115526590A (zh) * 2022-09-16 2022-12-27 深圳今日人才信息科技有限公司 一种结合专家知识和算法的高效人岗匹配与复推方法
CN115526590B (zh) * 2022-09-16 2023-08-04 深圳今日人才信息科技有限公司 一种结合专家知识和算法的高效人岗匹配与复推方法
CN115907706A (zh) * 2022-12-12 2023-04-04 深圳今日人才信息科技有限公司 一种定向招聘智能匹配推荐和自动化审核系统
CN116028722B (zh) * 2023-03-31 2023-06-16 广州南方学院 一种基于词向量的岗位推荐方法、装置及计算机设备
CN116028722A (zh) * 2023-03-31 2023-04-28 广州南方学院 一种基于词向量的岗位推荐方法、装置及计算机设备
CN116562837A (zh) * 2023-07-12 2023-08-08 深圳须弥云图空间科技有限公司 人岗匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN116777407A (zh) * 2023-08-21 2023-09-19 北京中科航天人才服务有限公司 人力资源信息招聘系统
CN117078221A (zh) * 2023-08-31 2023-11-17 北京五八信息技术有限公司 基于ai的招聘方法、装置、设备和存储介质
CN117132172A (zh) * 2023-10-26 2023-11-28 四川省瑞人网络科技有限公司 一种员工岗位匹配和绩效评估管理方法
CN117132172B (zh) * 2023-10-26 2024-01-26 四川省瑞人网络科技有限公司 一种员工岗位匹配和绩效评估管理方法
CN117236648A (zh) * 2023-11-10 2023-12-15 贵州自由客网络技术有限公司 人才招聘与匹配的智能化系统
CN117236648B (zh) * 2023-11-10 2024-03-01 贵州自由客网络技术有限公司 人才招聘与匹配的智能化系统
CN118505179A (zh) * 2024-06-06 2024-08-16 北京天地立信人力资源科技有限责任公司 一种大数据人工智能招聘方法
CN118467846A (zh) * 2024-07-09 2024-08-09 北京位来小猎科技有限公司 一种基于微信社交关系的智能岗位推荐系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111460813B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111460813B (zh) 招聘信息和求职简历匹配的方法及系统
CN109543096B (zh) 数据查询方法、装置、计算机设备和存储介质
US20160180480A1 (en) System & Method For Assessing & Responding to Intellectual Property Rights Proceedings/Challenges
CN111708949B (zh) 医疗资源的推荐方法及装置、电子设备、存储介质
Jiwani et al. Exploring Business intelligence capabilities for supply chain: a systematic review
CN104781837A (zh) 用于通过使用基于事件的情绪分析来形成预测的系统和方法
CN109284369B (zh) 证券新闻资讯重要性的判定方法、系统、装置及介质
CN111582643A (zh) 一种企业风险信息收集的方法、装置和设备
CN110619462A (zh) 一种基于ai模型的项目质量评估方法
US20220327490A1 (en) System of automated employment matching based on position and prospect profiles
Niedermann et al. Deep business optimization: A platform for automated process optimization
CN115292576B (zh) 基于互联网智能搜索匹配引擎的搜索方法
Hanus et al. Assessing the Current State of US Energy Equity Regulation and Legislation
CN116823538A (zh) 一种基于区块链技术全流程溯源的数据产权管理系统
CN113657496B (zh) 基于相似度匹配模型的信息匹配方法、装置、设备及介质
CN115829205A (zh) 辅助小微企业信贷的人工信审人员尽职水平监控方法及装置
CN116186257A (zh) 一种基于混合特征对短文本进行分类的方法及系统
Monferdini et al. Challenges and opportunities of digitalization in the healthcare supply chain: A literature review
CN116303983A (zh) 一种关键词推荐方法、装置及电子设备
CN114299350A (zh) 一种基于机器学习的人工信贷审核信息推荐方法及系统
CN113486247A (zh) 一种互联网在线鉴阅文档阅读分级管理系统
CN111798214A (zh) 职位技能标签生成系统及方法
CN113868649B (zh) 一种恶意外链检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN117314707B (zh) 基于ai的数字乡村综合治理的智能化管理系统及方法
CN118196821B (zh) 一种光盘智能管理方法、光盘智能管理系统及计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant