CN111680972A - 基于人工智能大数据的人才简历匹配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，属于数据处理技术领域。该基于人工智能大数据的人才简历匹配方法包括如下步骤：S1：简历数据收集，通过多个人才软件收集注册用户的个人简历信息；S2：招聘信息收集，通过多个人才软件收集注册企业的招聘信息；S3：建立数据库，将步骤S1中收集的个人简历信息数据，以及步骤S2中收集的企业招聘信息数据存储在云端服务器。采用个人简历信息与企业招聘信息进行对比评分筛选匹配简历。其中的对比评分项目包括简历完善度、职业经历、教育背景、业务技能和个人素质五个方面，对个人简历信息进行深入分析评分，最终的评分值体现了人才的实际情况，大大提高了招聘效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及基于人工智能大数据的人才简历匹配方法。
背景技术
互联网技术朝着大数据进行发展，现如今网上招聘的企业是越来越多，且现如今通过手机招聘软件找工作的人群也是越来越多，工作人员希望能在一个平台一键投递简历，并且期望在简历成功投递前了解自己与岗位的匹配程度；企业希望能够收到与职位更匹配的简历。招聘软件以其快速的职位搜索与推荐技术丰富了职位资源和人才资源的快速匹配方式。
但是现如今的企业招聘和个人简历投放存在匹配度较低的问题，现有的招聘软件只能够对招聘信息中的职位进行简单的匹配，导致应聘人员和招聘企业双方都不能快速准确完成招聘的问题。
发明内容
为了弥补以上不足，本发明提供了基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，旨在改善现有的网络招聘信息匹配过于简单的问题。
本发明是这样实现的：
本发明提供基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，包括如下步骤：
S1：简历数据收集，通过多个人才软件收集注册用户的个人简历信息；
S2：招聘信息收集，通过多个人才软件收集注册企业的招聘信息；
S3：建立数据库，将步骤S1中收集的个人简历信息数据，以及步骤S2中收集的企业招聘信息数据存储在云端服务器；
S4：初步筛选，从云端服务器中抽取个人简历数据与企业招聘信息中的初步筛选向量信息进行对比，对云端服务器中的个人简历数据进行初步批量筛选；
S5：数据评分，将步骤S4中批量筛选出的个人简历与企业招聘信息中的详细要求从简历完善度、职业经历、教育背景、业务技能和个人素质五个方面进行评分，其总分设定为100分；
S6：限制投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分低于60分的将限制简历投递；
S7：预设投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分高于60分的简历将根据企业预设的接纳分数等级进行投递。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S3中的云端服务器存储数据可根据简历中个人信息的类型进行分类存储。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S4中的初步筛选向量信息可以为年龄、性别或者婚配。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S5中的简历完善度评分满分为10分，根据个人简历完整度所占的百分比打出实际评分。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S5中的职业经历评分满分为30分，根据个人简历中的职业经历年龄和工作类别与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S5中的教育背景评分满分为20分，根据个人简历中的教育背景与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S5中的业务技能评分满分为30分，根据个人简历中具备的业务技能与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S5中的个人素质评分满分为10分，根据个人简历中过去是否有违纪行为进行评分。
在本发明的一种实施例中，所述个人简历的个人素质栏无违纪记录评分为10分，有违纪记录评分为0分。
在本发明的一种实施例中，所述步骤S7中的企业预设接纳分数可在60分～100分之间进行调整。
本发明的有益效果是：本发明通过上述设计得到的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，首先将个人简历信息进行收集存入云端服务器，采用个人简历信息与企业招聘信息进行对比评分方式筛选匹配简历。其中的对比评分项目包括简历完善度、职业经历、教育背景、业务技能和个人素质五个方面，对个人简历信息进行深入分析评分，最终的评分数值体现了人才的实际情况，大大提高了招聘效率，具有良好的应用前景。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
实施例
本发明提供基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，包括如下步骤：
S1：简历数据收集，通过多个人才软件收集注册用户的个人简历信息。
S2：招聘信息收集，通过多个人才软件收集注册企业的招聘信息。其中，企业的招聘信息需要完善，可满足步骤S5中的职业经历、教育背景和业务技能三个方面的评判标准。
S3：建立数据库，将步骤S1中收集的个人简历信息数据，以及步骤S2中收集的企业招聘信息数据存储在云端服务器；其中，云端服务器存储数据可根据简历中个人信息的类型进行分类存储。
S4：初步筛选，从云端服务器中抽取个人简历数据与企业招聘信息中的初步筛选向量信息进行对比，对云端服务器中的个人简历数据进行初步批量筛选。其中，初步筛选向量信息可以为年龄、性别或者婚配。初步筛选的目的是筛减不匹配的个人简历，使得后期数据评分处理速度加快，快速帮助企业找到合适的应聘人员。
S5：数据评分，将步骤S4中批量筛选出的个人简历与企业招聘信息中的详细要求从简历完善度、职业经历、教育背景、业务技能和个人素质五个方面进行评分，其总分设定为100分。
需要说明的是，步骤S5中的简历完善度和个人素质采用系统统一设置评判标准，而职业经历、教育背景和业务技能则是根据企业也提供的招聘信息进行比对进行综合打分。具体评分标准如下：
简历完善度评分满分为10分，根据个人简历完整度所占的百分比打出实际评分。
职业经历评分满分为30分，根据个人简历中的职业经历年龄和工作类别与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
教育背景评分满分为20分，根据个人简历中的教育背景与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
业务技能评分满分为30分，根据个人简历中具备的业务技能与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
个人素质评分满分为10分，根据个人简历中过去是否有违纪行为进行评分；个人简历的个人素质栏无违纪记录评分为10分，有违纪记录评分为0分。
S6：限制投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分低于60分的将限制简历投递。此方式可以提高个人简历的匹配投递成功效率。
S7：预设投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分高于60分的简历将根据企业预设的接纳分数等级进行投递。其中，企业预设接纳分数可在60分～100分之间进行调整，快速选取企业心仪分数等级的应聘人员，提高网络应聘处理效率。
以上仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：简历数据收集，通过多个人才软件收集注册用户的个人简历信息；
S2：招聘信息收集，通过多个人才软件收集注册企业的招聘信息；
S3：建立数据库，将步骤S1中收集的个人简历信息数据，以及步骤S2中收集的企业招聘信息数据存储在云端服务器；
S4：初步筛选，从云端服务器中抽取个人简历数据与企业招聘信息中的初步筛选向量信息进行对比，对云端服务器中的个人简历数据进行初步批量筛选；
S5：数据评分，将步骤S4中批量筛选出的个人简历与企业招聘信息中的详细要求从简历完善度、职业经历、教育背景、业务技能和个人素质五个方面进行评分，其总分设定为100分；
S6：限制投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分低于60分的将限制简历投递；
S7：预设投递，将步骤S5中的个人简历与企业招聘信息中的详细要求对比后，评分高于60分的简历将根据企业预设的接纳分数等级进行投递。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中的云端服务器存储数据可根据简历中个人信息的类型进行分类存储。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S4中的初步筛选向量信息可以为年龄、性别或者婚配。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中的简历完善度评分满分为10分，根据个人简历完整度所占的百分比打出实际评分。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中的职业经历评分满分为30分，根据个人简历中的职业经历年龄和工作类别与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中的教育背景评分满分为20分，根据个人简历中的教育背景与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中的业务技能评分满分为30分，根据个人简历中具备的业务技能与企业对招聘信息中的要求进行匹配综合评分。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中的个人素质评分满分为10分，根据个人简历中过去是否有违纪行为进行评分。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述个人简历的个人素质栏无违纪记录评分为10分，有违纪记录评分为0分。
10.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的人才简历匹配方法，其特征在于，所述步骤S7中的企业预设接纳分数可在60分～100分之间进行调整。
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