CN112598399B - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents

一种信息处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112598399B
CN112598399B CN202011637609.1A CN202011637609A CN112598399B CN 112598399 B CN112598399 B CN 112598399B CN 202011637609 A CN202011637609 A CN 202011637609A CN 112598399 B CN112598399 B CN 112598399B
Authority
CN
China
Prior art keywords
type
user
job
interest
positions
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.)
Active
Application number
CN202011637609.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112598399A (zh
Inventor
魏朋涛
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 Wuba Ganji Information Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Wuba Ganji Information Technology 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 Wuba Ganji Information Technology Co ltd filed Critical Beijing Wuba Ganji Information Technology Co ltd
Priority to CN202011637609.1A priority Critical patent/CN112598399B/zh
Publication of CN112598399A publication Critical patent/CN112598399A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112598399B publication Critical patent/CN112598399B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/21—Server components or server architectures
    • H04N21/218—Source of audio or video content, e.g. local disk arrays
    • H04N21/2187—Live feed
    • 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)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请示出了一种信息处理方法及装置。通过本申请，为用户在多个职位中筛选的目标职位是用户感兴趣的职位(千人千面)，有针对性地为用户推荐用户感兴趣的职位，提高了职位推荐的精准度。可以提高为用户推荐的职位被用户进一步了解以及投递的可能性，提高了目标职位的推荐的有效性。且帮助招聘方有针对性地扩散招聘的职位，给招聘方带来更多的有潜在招聘意向的求职者。方便用户与招聘方之间在直播过程中在线沟通，用户可以在招聘直播中直观地看到招聘方的形象，以增加用户在求职过程中的对招聘方的真实性的感受，以尽可能地通过招聘方的形象还原出线下面对面的沟通场景，尽可能地给予用户真实的面对面的沟通的感受，以提高用户的求职体验。

Description

一种信息处理方法及装置
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种信息处理方法及装置。
背景技术
传统的单位招聘一般是采用现场报名的方式进行招聘的，过程通常是：招聘单位通过各类媒体发布招聘公告；应聘者带上相关资料在规定的时间内到达指定地点进行报名；招聘单位对应聘者资料进行人工审核，安排考场、制作准考证；应聘者领取准考证，按相关规定进行笔试、面试等。
发明内容
本申请示出了一种信息处理方法及装置。
第一方面，本申请示出了一种信息处理方法，应用于服务端，所述方法包括：
在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息；
分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息；
根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位；
向所述用户推荐所述目标职位的职位信息和/或向所述用户推荐对所述目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
在一个可选的实现方式中，所述获取处于求职状态的用户的求职偏好信息，包括：
获取处于求职状态的用户的期望工作位置，以及获取所述用户的期望职位类型；
根据所述期望工作位置以及所述期望职位类型获取所述求职偏好信息。
在一个可选的实现方式中，所述获取处于求职状态的用户的期望工作位置，包括：
获取所述用户操控过的职位的第一工作位置；
获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二工作位置；
根据所述第一工作位置以及所述第二工作位置获取所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述第一工作位置以及所述第二工作位置获取所述用户的期望工作位置，包括：
对于所述第一工作位置以及所述第二工作位置中的每一个工作位置，获取所述用户对所述工作位置的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述工作位置的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述工作位置的感兴趣的程度；
在所述第一工作位置以及所述第二工作位置中，按照所述用户对各个工作位置感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，并作为所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述获取所述用户的期望职位类型，包括：
获取所述用户操控过的职位的第一职位类型；
获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二职位类型；
根据所述第一职位类型以及所述第二职位类型获取所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述第一职位类型以及所述第二职位类型获取所述用户的期望职位类型，包括：
对于所述第一职位类型以及所述第二职位类型中的每一个职位类型，获取所述用户对所述职位类型的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述职位类型的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述职位类型的感兴趣的程度；
在所述第一职位类型以及所述第二职位类型中，按照所述用户对各个职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个职位类型，并作为所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息，包括：
对于每一个职位，获取所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型；根据所述实际工作位置以及所述实际职位类型获取所述职位的职位信息。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位，包括：
根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位，包括：
对于所述多个招聘的职位中的每一个职位，根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值；
在所述多个招聘的职位中，按照所述用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值，包括：
计算所述职位的实际工作位置与所述期望工作位置之间的距离，根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值；
获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值；
根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值，包括：
在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找所述距离所在的距离区间；
在所述第一对应关系中查找与所述距离区间相对应的位置兴趣分值；
其中，所述第一对应关系中的越小的距离区间对应的位置兴趣分值越大且越大的距离区间对应的位置兴趣分值越小。
在一个可选的实现方式中，所述获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，包括：
在职位的类型的层级分类树中，确定所述职位的职位类型与所述期望职位类型共同所属的分类标签；
根据共同所属的分类标签的数量获取所述类型相关度。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值，包括：
在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找所述类型相关度所在的类型相关度区间；
在所述第二对应关系中查找与所述类型相关度区间相对应的类型兴趣分值；
其中，所述第二对应关系中的越小的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越小且越大的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越大。
在一个可选的实现方式中，所述根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值，包括：
对所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值进行加权求和，得到所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
第二方面，本申请示出了一种信息处理装置，应用于服务端，所述装置包括：
第一获取模块，用于在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息；
第二获取模块，用于分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息；
筛选模块，用于根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位；
推荐模块，用于向所述用户推荐所述目标职位的职位信息和/或向所述用户推荐对所述目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
在一个可选的实现方式中，所述第一获取模块包括：
第一获取子模块，用于获取处于求职状态的用户的期望工作位置，第二获取子模块，用于获取所述用户的期望职位类型；
第三获取子模块，用于根据所述期望工作位置以及所述期望职位类型获取所述求职偏好信息。
在一个可选的实现方式中，所述第一获取子模块包括：
第一获取单元，用于获取所述用户操控过的职位的第一工作位置；
第二获取单元，用于获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二工作位置；
第三获取单元，用于根据所述第一工作位置以及所述第二工作位置获取所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述第三获取单元包括：
第一获取子单元，用于对于所述第一工作位置以及所述第二工作位置中的每一个工作位置，获取所述用户对所述工作位置的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述工作位置的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述工作位置的感兴趣的程度；
第一选择子单元，用于在所述第一工作位置以及所述第二工作位置中，按照所述用户对各个工作位置感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，并作为所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述第二获取子模块包括：
第四获取单元，用于获取所述用户操控过的职位的第一职位类型；
第五获取单元，用于获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二职位类型；
第六获取单元，用于根据所述第一职位类型以及所述第二职位类型获取所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述第六获取单元包括：
第二获取子单元，用于对于所述第一职位类型以及所述第二职位类型中的每一个职位类型，获取所述用户对所述职位类型的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述职位类型的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述职位类型的感兴趣的程度；
第二选择子单元，用于在所述第一职位类型以及所述第二职位类型中，按照所述用户对各个职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个职位类型，并作为所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述分别第二获取模块包括：
第四获取子模块，用于对于每一个职位，获取所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型；第五获取子模块，用于根据所述实际工作位置以及所述实际职位类型获取所述职位的职位信息。
在一个可选的实现方式中，所述筛选模块包括：
筛选子模块，用于根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述筛选子模块包括：
第七获取单元，用于对于所述多个招聘的职位中的每一个职位，根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值；
选择单元，用于在所述多个招聘的职位中，按照所述用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述第七获取单元包括：
计算子单元，用于计算所述职位的实际工作位置与所述期望工作位置之间的距离，第三获取子单元，用于根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值；
第四获取子单元，用于获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，第五获取子单元，用于根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值；
第六获取子单元，用于根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
在一个可选的实现方式中，所述第三获取子单元具体用于：在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找所述距离所在的距离区间；在所述第一对应关系中查找与所述距离区间相对应的位置兴趣分值；其中，所述第一对应关系中的越小的距离区间对应的位置兴趣分值越大且越大的距离区间对应的位置兴趣分值越小。
在一个可选的实现方式中，所述第四获取子单元具体用于：在职位的类型的层级分类树中，确定所述职位的职位类型与所述期望职位类型共同所属的分类标签；根据共同所属的分类标签的数量获取所述类型相关度。
在一个可选的实现方式中，所述第五获取子单元具体用于：在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找所述类型相关度所在的类型相关度区间；在所述第二对应关系中查找与所述类型相关度区间相对应的类型兴趣分值；其中，所述第二对应关系中的越小的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越小且越大的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越大。
在一个可选的实现方式中，所述第六获取子单元具体用于：对所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值进行加权求和，得到所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
第三方面，本申请示出了一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行如第一方面所述的信息处理方法。
第四方面，本申请示出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如第一方面所述的信息处理方法。
第五方面，本申请示出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如第一方面所述的信息处理方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本申请中，在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息。分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息。根据用户的求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选用户感兴趣的目标职位。向用户推荐目标职位的职位信息和/或向用户推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
通过本申请，为用户在多个招聘的职位中筛选的目标职位是用户感兴趣的职位(千人千面)，有针对性地为用户推荐用户感兴趣的职位，可以提高职位推荐的精准度。
如此，可以提高为用户推荐的职位被用户进一步了解以及投递的可能性，提高了目标职位的推荐的有效性。且帮助招聘方有针对性地扩散招聘的职位，给招聘方带来更多的有潜在招聘意向的求职者。
其次，在用户被推荐目标职位的情况下，用户还能够看到目标职位的职位信息，以使用户根据职位信息可以了解到目标职位的具体情况。
另外，在用户被推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息的情况下，用户可以根据直播信息进入招聘直播中，以获取到招聘方基于视频对目标职位的讲解内容，可以使得用户能够全方位了解到目标职位的情况，且方便用户与招聘方之间在直播过程中在线沟通，用户可以在招聘直播中直观地看到招聘方的形象，以增加用户在求职过程中的对招聘方的真实性的感受，以尽可能地通过招聘方的形象还原出线下面对面的沟通场景，尽可能地给予用户真实的面对面的沟通的感受，以提高用户的求职体验。
附图说明
图1是本申请的一种信息处理系统的结构框图。
图2是本申请的一种信息处理方法的步骤流程图。
图3是本申请的一种信息处理方法的步骤流程图。
图4是本申请的一种信息处理方法的步骤流程图。
图5是本申请的一种职位分类的示意图。
图6是本申请的一种信息处理装置的结构框图。
图7是本申请示出的一种电子设备的框图。
图8是本申请示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本申请的一种信息处理系统的结构框图，该系统包括至少一个招聘端01、服务端02以及至少一个用户端03。当然，根据实际情况，该系统还可以包括其他主体，本申请在此不一一举例。
用户端03和招聘端01均可以以“人能够直接操控的前端设备”的形式存在，例如可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等设备。
服务端02可以包括云端等。
招聘端01为在直播过程中招聘方使用的终端设备。
用户端03为在直播过程中用户使用的终端设备。
服务端02可以提供直播招聘视频的中转、统计、管理以及审核等功能，与服务端02通信连接的招聘端01可以有一个或多个，与服务端02通信连接的用户端03也可以有一个或多个，每一个用户端03都可以选择进入其需要进入的招聘端01的直播间参与直播活动。本申请以招聘端01为一个且用户端03为一个进行举例说明，但不作为对本申请保护范围的限制。
其中，招聘端01与服务端02之间具有长连接，招聘端01与服务端02之间基于长连接可以进行数据交互。
服务端02与用户端03之间具有长连接，服务端02与用户端03之间基于长连接可以进行数据交互。
在直播场景中，招聘端01可以采集招聘方的直播招聘视频，然后将直播招聘视频通过长连接发送至服务端02，服务端02可以通过长连接向用户端03转发直播招聘视频，这样，用户端03就可以得到直播招聘视频，并播放直播招聘视频，如此，使用用户端03的用户就可以在用户端03上查看到招聘方的直播招聘视频。
在一个例子中，本申请的直播可以是关于职位招聘的直播，例如，招聘端对应招聘方(用人单位)，招聘方需要招聘一些职位的员工，招聘方可以包括用人单位的人事人员等。用户端对应广大用户，用户可以应聘职位。用户包括求职者等。
在图1中，以该系统包括一个招聘端01、一个服务端02以及一个用户端03为例进行举例说明，但不作为对本申请保护范围的限制。
参照图2，示出了本申请的一种信息处理方法的步骤流程图，该方法应用于图1所示的服务端02中，该方法具体可以包括如下步骤：
在步骤S101中，在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息。
用户的求职偏好信息包括用户的期望工作位置、期望职位类型以及期望薪资待遇、期望企业规模以及期望晋升前景等。
在本申请中，用户希望在哪一个位置上找工作，则哪一个位置即为用户的期望工作位置。工作位置包括“省-市-区/县-道路-楼宇”等。
期望职位类型包括“销售”、“医护”、“保安”以及“保洁”等，本申请对此不做限定。
处于求职状态的用户包括正在浏览招聘的职位的用户或正在观看招聘直播的用户等。
本步骤具体可以参见之后所示的实施例，在此不做详述。
在步骤S102中，分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息。
职位的职位信息包括职位的实际工作位置、实际职位类型。实际薪资待遇。实际企业规模以及实际晋升前景等。
其中，职位的职位信息可以是职位的招聘方直接向服务端提供的，招聘方可以自由配置职位的职位信息，如此可以提高招聘方进行招聘时的自由度，也可以提高招聘方的参与度。
其中，职位的实际工作位置以及实际职位类型可以是职位的招聘方直接向服务端提供的，招聘方可以自由配置职位的实际工作位置以及实际职位类型。
如此，对于多个招聘的职位中的任意一个职位，可以获取该职位的招聘方事先提供的该职位的实际工作位置以及实际职位类型，根据该职位的实际工作位置以及该职位的实际职位类型获取该职位的职位信息，例如，将该职位的实际工作位置以及该职位的实际职位类型作为该职位的职位信息。对于多个招聘的职位中的其他每一个职位，同样执行上述操作。
在步骤S103中，根据用户的求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选用户感兴趣的目标职位。
本步骤具体可以参见之后所示的实施例，在此不做详述。
在步骤S104中，向用户推荐目标职位的职位信息和/或向用户推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
在本申请一个实施例中，目标职位的职位信息至少包括以下至少一者：目标职位的职位名称、目标职位的工作位置、目标职位的薪资待遇、目标职位的招聘方的名称、目标职位的福利待遇、目标职位的任职要求以及目标职位的评论信息等。
在本申请又一个实施例中，关于直播间的标识信息的推送可以参见如下下流程，包括：
1041、判断是否具有招聘方对目标职位进行讲解的招聘直播。
招聘方对目标职位进行讲解的招聘直播可以包括当前正在进行的直播，以及，还可以包括当前未正在进行，但是之后会对目标职位进行讲解的直播，以及，还可以包括已经完成的直播，已经完成的直播为已经对目标职位进行讲解的直播等。
在本申请中，在招聘方事先在服务端上预约招聘直播之前，需要告知服务端在招聘直播中需要对哪些职位进行讲解，例如，需要向服务端发送招聘直播中需要讲解的职位的标识信息，之后服务端会为招聘方分配直播间，并告知招聘方直播间的标识信息，之后招聘方就可以根据直播间的标识信息进入到直播间中开启直播，另外，服务端还会将该招聘直播中需要讲解的职位的标识信息与分配的该直播间的标识信息组成对应表项，并存储在职位的标识信息与直播间的标识信息之间的对应关系中。直至在招聘方结束对招聘直播中需要讲解的职位的招聘之后(例如已经招聘到员工等)，可以在职位的标识信息与直播间的标识信息之间的对应关系中删除该对应表项。
其中，直播间的标识信息包括直播间的ID(Identity Document，身份标识号)或直播间的链接等。
另外，在一个实施例中，在用户端向服务端发送该投递通知之前，用户端可以获取用户投递的目标职位的标识信息，并将用户投递的目标职位的标识信息添加在该投递通知中，再向服务端发送添加有用户投递的目标职位的标识信息的该投递通知。如此，服务端得到的该投递通知中就携带用户投递的目标职位的标识信息。
如此，在判断是否具有招聘方对目标职位进行讲解的招聘直播时，服务端就可以提取该投递通知中携带的用户投递的目标职位的标识信息，然后可以在职位的标识信息与直播间的标识信息之间的对应关系中，查找是否存在与目标职位的标识信息相对应的直播间的标识信息，如果存在与目标职位的标识信息相对应的直播间的标识信息，则确定具有招聘方对目标职位进行讲解的招聘直播，如果不存在与目标职位的标识信息相对应的直播间的标识信息，则确定不具有招聘方对目标职位进行讲解的招聘直播。
1042在具有招聘直播的情况下，获取招聘直播的直播信息。
其中，招聘直播的直播信息用于使得用户对招聘直播的情况进行了解等。
在本申请一个实施例中，招聘直播的直播信息包括招聘直播的直播间的标识信息，招聘直播的时间、招聘直播的招聘方的ID以及招聘直播的招聘方的头像等。
1043、向用户使用的用户端推荐招聘直播的直播信息。
在一个例子中，对于用户使用的用户端而言，如果用户点击直播信息，则用户端在响应用户点击直播信息的操作时，用户端可以确定出接收到用户需要进入直播间或者预约直播间的操作，以实现此时可以进入直播间观看招聘方在招聘直播中对职位的讲解内容或者之后可以进入直播间观看招聘方在招聘直播中对职位的讲解内容等。
在本申请中，在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息。分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息。根据用户的求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选用户感兴趣的目标职位。向用户推荐目标职位的职位信息和/或向用户推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
通过本申请，为用户在多个招聘的职位中筛选的目标职位是用户感兴趣的职位(千人千面)，有针对性地为用户推荐用户感兴趣的职位，可以提高职位推荐的精准度。
如此，可以提高为用户推荐的职位被用户进一步了解以及投递的可能性，提高了目标职位的推荐的有效性。且帮助招聘方有针对性地扩散招聘的职位，给招聘方带来更多的有潜在招聘意向的求职者。
其次，在用户被推荐目标职位的情况下，用户还能够看到目标职位的职位信息，以使用户根据职位信息可以了解到目标职位的具体情况。
另外，在用户被推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息的情况下，用户可以根据直播信息进入招聘直播中，以获取到招聘方基于视频对目标职位的讲解内容，可以使得用户能够全方位了解到目标职位的情况，且方便用户与招聘方之间在直播过程中在线沟通，用户可以在招聘直播中直观地看到招聘方的形象，以增加用户在求职过程中的对招聘方的真实性的感受，以尽可能地通过招聘方的形象还原出线下面对面的沟通场景，尽可能地给予用户真实的面对面的沟通的感受，以提高用户的求职体验。
在本申请一个实施例中，参见图3，步骤S101包括：
在步骤S201中，获取处于求职状态的用户的期望工作位置。
本步骤可以通过如下流程实现，包括：
2011、获取用户操控过的职位的第一工作位置。
在本申请中，用户操控职位的方式包括：用户对职位投递(例如用户针对职位投递自己的简历)、用户进入到职位的详情页以了解职位的相关详细信息、用户检索到职位、用户浏览职位的职位卡片、用户在直播间中观看招聘方对职位的讲解内容、用户收藏职位以及用户针对职位与职位的招聘方在线沟通等。
每一个在服务端上发布的招聘的职位都具有各自的工作位置，工作位置包括“省-市-区/县-道路-楼宇”等。
每当用户操控一个职位，服务端就可以获取用户操控的职位的工作位置，然后将用户操控的职位的工作位置存储在用户对应的工作位置列表中，其中，工作位置列表中的工作位置可以重复(例如，用户操控过工作位置相同的不同职位等)。
如此，在本申请中，服务端可以获取用户对应的工作位置列表，然后提取工作位置列表中的工作位置，并作为用户操控过的职位的第一工作位置。
在本申请一个实施例中，用户操控过的职位可以包括用户在历史过程中操控过的全部的职位，也可以包括用户在近期操控过的职位，例如，用户在当前时刻之前的预设时间段内操控过的职位。
其中，当前时刻之前的预设时间段的结束时刻可以为当前时刻，也可以为位于当前时刻之前且距离当前时刻较近的时刻。
预设时间段的持续时长可以包括1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、12小时、24小时或48小时等等，具体可以根据实际情况设定，本申请对此不加以限定。
2012、获取用户提交过的招聘相关文本，对招聘相关文本分析，得到用户感兴趣的第二工作位置。
在本申请中，招聘相关文本包括：用户对职位进行评论的文本、用户针对职位与职位的招聘方之间进行即时通讯时用户输入的即时通讯文本以及用户向服务端提交的用户的简历中的文本等。
每当用户向服务端提交一个招聘相关文本，服务端就可以将用户提交的招聘相关文本存储在用户对应的文本列表中，其中，文本列表中的招聘相关文本可以重复(例如，用户在不同时刻或者针对不同职位提交了相同的招聘相关文本)。
如此，在本申请中，服务端可以获取用户对应的文本列表，然后提取文本列表中的文本，并作为用户提交过的招聘相关文本。
在本申请一个实施例中，用户提交过的招聘相关文本可以包括用户在历史过程中提交过的招聘相关文本，也可以包括用户在近期提交过的招聘相关文本，例如，用户在当前时刻之前的预设时间段内提交过的招聘相关文本。
其中，当前时刻之前的预设时间段的结束时刻可以为当前时刻，也可以为位于当前时刻之前且距离当前时刻较近的时刻。
预设时间段的持续时长可以包括1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、12小时、24小时或48小时等等，具体可以根据实际情况设定，本申请对此不加以限定。
其中，对招聘相关文本分析得到用户感兴趣的第二工作位置的具体分析方式可以参见已存在的分析方式，例如，NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)等，本申请对具体的分析方式不做限定。例如，提取招聘相关文本中出现的工作位置，并作为第二工作位置。
2013、根据第一工作位置以及第二工作位置获取用户的期望工作位置。
在本申请中，本步骤可以通过如下流程实现，包括：
11)、对于第一工作位置以及第二工作位置中的任意一个工作位置，获取用户对该工作位置的职位的操控次数以及获取用户提交过的招聘相关文本中出现该工作位置的出现次数。根据该操控次数与该出现次数计算用户对该工作位置的感兴趣的程度。
其中，在获取用户对该工作位置的职位的操控次数时，可以在用户操控过的职位中，统计工作位置为该工作位置的职位，然后统计用户分别操控统计出的每一个职位的操控次数，然后将用户分别操控统计出的每一个职位的操控次数求和，得到用户对该工作位置的职位的操控次数。
其中，可以将用户对该工作位置的职位的操控次数与用户提交过的招聘相关文本中出现该工作位置的出现次数进行求和，得到用户对该工作位置的感兴趣的程度。
或者，将用户对该工作位置的职位的操控次数与用户提交过的招聘相关文本中出现该工作位置的出现次数进行加权求和，得到用户对工作位置的感兴趣的程度。其中，加权系数包括操控次数的加权系数以及出现次数的加权系数，操控次数的加权系数以及出现次数的加权系数可以根据实际情况而定，本申请对此不加以限定。
对于第一工作位置以及第二工作位置中的其他每一个工作位置，同样执行上述操作。
12)、在第一工作位置以及第二工作位置中，按照用户对各个工作位置感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，并作为用户的期望工作位置。
在步骤S202中，获取用户的期望职位类型。
本步骤可以通过如下流程实现，包括：
2021、获取用户操控过的职位的第一职位类型。
在本申请中，用户操控职位的方式包括：用户对职位投递(例如用户针对职位投递自己的简历)、用户进入到职位的详情页以了解职位的相关详细信息、用户检索到职位、用户浏览职位的职位卡片、用户在直播间中观看招聘方对职位的讲解内容、用户收藏职位以及用户针对职位与职位的招聘方在线沟通等。
每一个职位都具有各自的职位类型，职位类型按照多个层级划分。
每当用户操控一个职位，服务端就可以获取用户操控的职位的职位类型，然后将用户操控的职位的职位类型存储在用户对应的职位类型列表中，其中，职位类型列表中的职位类型可以重复(例如，用户操控过职位类型相同的不同职位等)。
如此，在本申请中，服务端可以获取用户对应的职位类型列表，然后提取职位类型列表中的职位类型，并作为用户操控过的职位的第一职位类型。
在本申请一个实施例中，用户操控过的职位可以包括用户在历史过程中操控过的全部的职位，也可以包括用户在近期操控过的职位，例如，用户在当前时刻之前的预设时间段内操控过的职位。
其中，当前时刻之前的预设时间段的结束时刻可以为当前时刻，也可以为位于当前时刻之前且距离当前时刻较近的时刻。
预设时间段的持续时长可以包括1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、12小时、24小时或48小时等等，具体可以根据实际情况设定，本申请对此不加以限定。
2022、获取用户提交过的招聘相关文本，对招聘相关文本分析，得到用户感兴趣的第二职位类型。
在本申请中，招聘相关文本包括：用户对职位进行评论的文本以及用户针对职位与职位的招聘方之间进行即时通讯时用户输入的即时通讯文本以及用户向服务端提交的用户的简历中的文本。
每当用户向服务端提交一个招聘相关文本，服务端就可以将用户提交的招聘相关文本存储在用户对应的文本列表中，其中，文本列表中的招聘相关文本可以重复(例如，用户在不同时刻或者针对不同职位提交了相同的招聘相关文本)。
如此，在本申请中，服务端可以获取用户对应的文本列表，然后提取文本列表中的文本，并作为用户提交过的招聘相关文本。
在本申请一个实施例中，用户提交过的招聘相关文本可以包括用户在历史过程中提交过的招聘相关文本，也可以包括用户在近期提交过的招聘相关文本，例如，用户在当前时刻之前的预设时间段内提交过的招聘相关文本。
其中，当前时刻之前的预设时间段的结束时刻可以为当前时刻，也可以为位于当前时刻之前且距离当前时刻较近的时刻。
预设时间段的持续时长可以包括1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、12小时、24小时或48小时等等，具体可以根据实际情况设定，本申请对此不加以限定。
其中，对招聘相关文本分析得到用户感兴趣的第二职位类型的具体分析方式可以参见已存在的分析方式，例如，NLP等，本申请对具体的分析方式不做限定。例如，提取招聘相关文本中出现的职位类型，并作为第二职位类型。
2023、根据第一职位类型以及第二职位类型获取用户的期望职位类型。
在本申请中，本步骤可以通过如下流程实现，包括：
21)、对于第一职位类型以及第二职位类型中的任意一个职位类型，获取用户对该职位类型的职位的操控次数以及获取用户提交过的招聘相关文本中出现该职位类型的出现次数。根据该操控次数与该出现次数计算用户对该职位类型的感兴趣的程度。
其中，在获取用户对该职位类型的职位的操控次数时，可以在用户操控过的职位中，统计职位类型为该职位类型的职位，然后统计用户分别操控统计出的每一个职位的操控次数，然后将用户分别操控统计出的每一个职位的操控次数求和，得到用户对该职位类型的职位的操控次数。
其中，可以将用户对该职位类型的职位的操控次数与用户提交过的招聘相关文本中出现该职位类型的出现次数进行求和，得到用户对职位类型的感兴趣的程度。
或者，将用户对该职位类型的职位的操控次数与用户提交过的招聘相关文本中出现该职位类型的出现次数进行加权求和，得到用户对职位类型的感兴趣的程度。其中，加权系数包括操控次数的加权系数以及出现次数的加权系数，操控次数的加权系数以及出现次数的加权系数可以根据实际情况而定，本申请对此不加以限定。
对于第一职位类型以及第二职位类型中的其他每一个职位类型，同样执行上述操作。
21)、在第一职位类型以及第二职位类型中，按照用户对各个职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个职位类型，并作为用户的期望职位类型。
在步骤S203中，根据用户的期望工作位置以及用户的期望职位类型获取用户的求职偏好信息。
可以将用户的期望工作位置以及用户的期望职位类型确定为用户的求职偏好信息等。
在本申请一个实施例中，参见图4，步骤S103中，可以根据用户的期望工作位置、用户的期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选用户感兴趣的目标职位。
具体地，可以通过如下流程实现，包括：
在步骤S301中，对于多个招聘的职位中的每一个职位，根据用户的期望工作位置、用户的期望职位类型、该职位的实际工作位置以及该职位的实际职位类型，获取用户对该职位的职位兴趣分值。
在本申请中，对于多个招聘的职位中的任意一个职位，可以根据如下流程获取用户对该职位的职位兴趣分值，对于多个招聘的职位中的其他每一个职位，同样如此。
具体地，该流程包括：
3011、计算该职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离，根据该职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离获取用户对该职位的位置兴趣分值。
在本申请中，可以将可能存在的距离划分为多个不同的距离区间，然后对于任意一个距离区间，设置适用于该距离区间的位置兴趣分值，然后将该距离区间与该位置兴趣分值组成对应表项，并存储在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中。然后对于其他每一个距离区间，同样执行上述操作。
其中，在一个职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离越近的情况下，通常情况下，用户对该职位感兴趣的程度越高，在一个职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离越远的情况下，通常情况下，用户对该职位感兴趣的程度越低。因此，可以将越小的距离区间对应的位置兴趣分值设置地越大，以及将越大的距离区间对应的位置兴趣分值设置地越小。
如此，在根据该职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离获取用户对该职位的位置兴趣分值时，可以在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找该职位的实际工作位置与用户的期望工作位置之间的距离所在的距离区间，然后在第一对应关系中查找与该距离区间相对应的位置兴趣分值。
3012、获取该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度，根据该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度获取用户对该职位的类型兴趣分值。
在本申请中，可以将职位类型划分为多个类型，且可以按照树形的级联形式分类。
例如，职位类型可以按照一级分类划分为多个不同的一级分类标签。每一个一级分类标签分别可以按照二级分类又可以划分为多个不同的二级分类标签。每一个二级分类标签分别可以按照三级分类又划分为多个不同的三级分类标签，等等，以此类推，具体分类层级可以根据实际情况而定，本申请对此不加以限定。
在一个例子中，职位可以划分为“销售”、“保安”、“医护”、“教师”以及“程序员”等多个一级分类标签。
以一级分类标签“医护”为例进行举例说明，其他一级分类标签与“医护”类似，不再一一举例。
一级分类标签“医护”又可以通过“科室(急诊科/消化科/心内科等)”-“职种(医生/护士/护工)”-“职位等级(普通/高级/专家等)”等层级进行划分。
其中，“科室”为二级分类标签、“职种”为三级分类标签以及“职位等级”为四级分类标签等。
例如，一级分类标签“医护”下的二级分类标签“科室”包括“急诊科”、“消化科”以及“心内科”等三级分类标签。
各个二级分类标签下的“职种”可以包括多个，例如，二级分类标签“科室”下的“职种”可以包括“医生”、“护士”以及“护工”等三级分类标签。
各个三级分类标签下的“职位等级”可以包括多个，例如，二级分类标签“科室”下的三级分类标签“职种”下的“医生”可以包括“普通”、“高级”以及“专家”等，二级分类标签“科室”下的三级分类标签“职种”下的“护士”可以包括“普通”、“高级”以及“专家”等，二级分类标签“科室”下的三级分类标签“职种”下的“护工”可以包括“普通”、“高级”以及“专家”等。
如此，上述例子中的树形的级联形式的层级分类树可以如图5所示，该级联形式的分类可以存储在分类标签数据库中，例如CMCS数据管理系统等。
这样，在获取该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度时，在职位的类型的层级分类树中，可以确定该职位的职位类型与用户的期望职位类型共同所属的分类标签；根据共同所属的分类标签的数量获取该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度，例如，可以将共同所属的分类标签的数量作为该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度等。
在本申请中，可以将可能存在的类型相关度划分为多个不同的类型相关度区间，然后对于任意一个类型相关度区间，设置适用于该类型相关度区间的类型兴趣分值，然后将该类型相关度区间与该类型兴趣分值组成对应表项，并存储在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中。然后对于其他每一个类型相关度区间，同样执行上述操作。
其中，在一个职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度越高的情况下，通常情况下，用户对该职位感兴趣的程度越高，在一个职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度越低的情况下，通常情况下，用户对该职位感兴趣的程度越低。因此，可以将越高的类型相关度区间对应的类型兴趣分值设置地越大，以及将越低的类型相关度区间对应的类型兴趣分值设置地越小。
如此，在根据该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度获取用户对该职位的类型兴趣分值时，可以在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找该职位的实际职位类型与用户的期望职位类型之间的类型相关度所在的类型相关度区间，然后在第二对应关系中查找与该类型相关度区间相对应的类型兴趣分值。
3013、根据位置兴趣分值以及类型兴趣分值，获取用户对职位的职位兴趣分值。
在本申请中，可以对位置兴趣分值以及类型兴趣分值进行加权求和，得到用户对该职位的职位兴趣分值。
其中，加权系数包括位置兴趣分值的加权系数以及类型兴趣分值的加权系数，位置兴趣分值的加权系数以及类型兴趣分值的加权系数可以根据实际情况而定，本申请对此不加以限定。
在步骤S302中，在多个招聘的职位中，按照用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为用户感兴趣的目标职位。
参照图6，示出了本申请的一种信息处理装置的结构框图，应用于服务端，该装置具体可以包括如下模块：
第一获取模块11，用于在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息；
第二获取模块12，用于分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息；
筛选模块13，用于根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位；
推荐模块14，用于向所述用户推荐所述目标职位的职位信息和/或向所述用户推荐对所述目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
在一个可选的实现方式中，所述第一获取模块包括：
第一获取子模块，用于获取处于求职状态的用户的期望工作位置，第二获取子模块，用于获取所述用户的期望职位类型；
第三获取子模块，用于根据所述期望工作位置以及所述期望职位类型获取所述求职偏好信息。
在一个可选的实现方式中，所述第一获取子模块包括：
第一获取单元，用于获取所述用户操控过的职位的第一工作位置；
第二获取单元，用于获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二工作位置；
第三获取单元，用于根据所述第一工作位置以及所述第二工作位置获取所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述第三获取单元包括：
第一获取子单元，用于对于所述第一工作位置以及所述第二工作位置中的每一个工作位置，获取所述用户对所述工作位置的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述工作位置的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述工作位置的感兴趣的程度；
第一选择子单元，用于在所述第一工作位置以及所述第二工作位置中，按照所述用户对各个工作位置感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，并作为所述用户的期望工作位置。
在一个可选的实现方式中，所述第二获取子模块包括：
第四获取单元，用于获取所述用户操控过的职位的第一职位类型；
第五获取单元，用于获取所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二职位类型；
第六获取单元，用于根据所述第一职位类型以及所述第二职位类型获取所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述第六获取单元包括：
第二获取子单元，用于对于所述第一职位类型以及所述第二职位类型中的每一个职位类型，获取所述用户对所述职位类型的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述职位类型的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述职位类型的感兴趣的程度；
第二选择子单元，用于在所述第一职位类型以及所述第二职位类型中，按照所述用户对各个职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个职位类型，并作为所述用户的期望职位类型。
在一个可选的实现方式中，所述分别第二获取模块包括：
第四获取子模块，用于对于每一个职位，获取所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型；第五获取子模块，用于根据所述实际工作位置以及所述实际职位类型获取所述职位的职位信息。
在一个可选的实现方式中，所述筛选模块包括：
筛选子模块，用于根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述筛选子模块包括：
第七获取单元，用于对于所述多个招聘的职位中的每一个职位，根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值；
选择单元，用于在所述多个招聘的职位中，按照所述用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为所述用户感兴趣的目标职位。
在一个可选的实现方式中，所述第七获取单元包括：
计算子单元，用于计算所述职位的实际工作位置与所述期望工作位置之间的距离，第三获取子单元，用于根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值；
第四获取子单元，用于获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，第五获取子单元，用于根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值；
第六获取子单元，用于根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
在一个可选的实现方式中，所述第三获取子单元具体用于：在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找所述距离所在的距离区间；在所述第一对应关系中查找与所述距离区间相对应的位置兴趣分值；其中，所述第一对应关系中的越小的距离区间对应的位置兴趣分值越大且越大的距离区间对应的位置兴趣分值越小。
在一个可选的实现方式中，所述第四获取子单元具体用于：在职位的类型的层级分类树中，确定所述职位的职位类型与所述期望职位类型共同所属的分类标签；根据共同所属的分类标签的数量获取所述类型相关度。
在一个可选的实现方式中，所述第五获取子单元具体用于：在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找所述类型相关度所在的类型相关度区间；在所述第二对应关系中查找与所述类型相关度区间相对应的类型兴趣分值；其中，所述第二对应关系中的越小的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越小且越大的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越大。
在一个可选的实现方式中，所述第六获取子单元具体用于：对所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值进行加权求和，得到所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
在本申请中，在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息。分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息。根据用户的求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选用户感兴趣的目标职位。向用户推荐目标职位的职位信息和/或向用户推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
通过本申请，为用户在多个招聘的职位中筛选的目标职位是用户感兴趣的职位(千人千面)，有针对性地为用户推荐用户感兴趣的职位，可以提高职位推荐的精准度。
如此，可以提高为用户推荐的职位被用户进一步了解以及投递的可能性，提高了目标职位的推荐的有效性。且帮助招聘方有针对性地扩散招聘的职位，给招聘方带来更多的有潜在招聘意向的求职者。
其次，在用户被推荐目标职位的情况下，用户还能够看到目标职位的职位信息，以使用户根据职位信息可以了解到目标职位的具体情况。
另外，在用户被推荐对目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息的情况下，用户可以根据直播信息进入招聘直播中，以获取到招聘方基于视频对目标职位的讲解内容，可以使得用户能够全方位了解到目标职位的情况，且方便用户与招聘方之间在直播过程中在线沟通，用户可以在招聘直播中直观地看到招聘方的形象，以增加用户在求职过程中的对招聘方的真实性的感受，以尽可能地通过招聘方的形象还原出线下面对面的沟通场景，尽可能地给予用户真实的面对面的沟通的感受，以提高用户的求职体验。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图7是本申请示出的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电力组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图像，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播操作信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图8是本申请示出的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。
参照图8，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种信息处理方法及装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (20)

1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于服务端，所述方法包括：
在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息，所述求职偏好信息包括：用户的期望工作位置，和/或期望职位类型，所述用户的期望工作位置，和/或期望职位类型是通过所述用户操控过的职位的第一工作位置，和/或第一职位类型，以及所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二工作位置，和/或第二职位类型获取的，包括：
对于所述第一工作位置，和/或第一职位类型以及所述第二工作位置，和/或第二职位类型中的每一个工作位置，和/或职位类型，获取所述用户对所述工作位置，和/或所述职位类型的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述工作位置，和/或所述职位类型的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述工作位置，和/或所述职位类型的感兴趣的程度；
在所述第一工作位置，和/或第一职位类型以及所述第二工作位置，和/或第二职位类型中，按照所述用户对各个工作位置，和/或职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，和/或职位类型，并作为所述用户的期望工作位置，和/或期望职位类型；
分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息；
根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位；
向所述用户推荐所述目标职位的职位信息和/或向所述用户推荐对所述目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息，包括：
对于每一个职位，获取所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型；根据所述实际工作位置以及所述实际职位类型获取所述职位的职位信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位，包括：
根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位，包括：
对于所述多个招聘的职位中的每一个职位，根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值；
在所述多个招聘的职位中，按照所述用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为所述用户感兴趣的目标职位。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值，包括：
计算所述职位的实际工作位置与所述期望工作位置之间的距离，根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值；
获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值；
根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值，包括：
在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找所述距离所在的距离区间；
在所述第一对应关系中查找与所述距离区间相对应的位置兴趣分值；
其中，所述第一对应关系中的越小的距离区间对应的位置兴趣分值越大且越大的距离区间对应的位置兴趣分值越小。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，包括：
在职位的类型的层级分类树中，确定所述职位的职位类型与所述期望职位类型共同所属的分类标签；
根据共同所属的分类标签的数量获取所述类型相关度。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值，包括：
在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找所述类型相关度所在的类型相关度区间；
在所述第二对应关系中查找与所述类型相关度区间相对应的类型兴趣分值；
其中，所述第二对应关系中的越小的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越小且越大的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越大。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值，包括：
对所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值进行加权求和，得到所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
10.一种信息处理装置，其特征在于，应用于服务端，所述装置包括：
第一获取模块，用于在进行职位招聘的情况下，获取处于求职状态的用户的求职偏好信息，所述求职偏好信息包括：用户的期望工作位置，和/或期望职位类型，所述用户的期望工作位置，和/或期望职位类型是通过所述用户操控过的职位的第一工作位置，和/或第一职位类型，以及所述用户提交过的招聘相关文本，对所述招聘相关文本分析，得到所述用户感兴趣的第二工作位置，和/或第二职位类型获取的，包括：
对于所述第一工作位置，和/或第一职位类型以及所述第二工作位置，和/或第二职位类型中的每一个工作位置，和/或职位类型，获取所述用户对所述工作位置，和/或所述职位类型的职位的操控次数以及获取所述用户提交过的招聘相关文本中出现所述工作位置，和/或所述职位类型的出现次数；根据所述操控次数与所述出现次数计算所述用户对所述工作位置，和/或所述职位类型的感兴趣的程度；
在所述第一工作位置，和/或第一职位类型以及所述第二工作位置，和/或第二职位类型中，按照所述用户对各个工作位置，和/或职位类型感兴趣的程度由高至低的顺序选择至少一个工作位置，和/或职位类型，并作为所述用户的期望工作位置，和/或期望职位类型；
第二获取模块，用于分别获取多个招聘的职位中的每一个职位的职位信息；
筛选模块，用于根据所述求职偏好信息以及每一个职位的职位信息，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位；
推荐模块，用于向所述用户推荐所述目标职位的职位信息和/或向所述用户推荐对所述目标职位进行讲解的招聘直播的直播信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：
第四获取子模块，用于对于每一个职位，获取所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型；第五获取子模块，用于根据所述实际工作位置以及所述实际职位类型获取所述职位的职位信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述筛选模块包括：
筛选子模块，用于根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、每一个职位的实际工作位置以及每一个职位的实际职位类型，在多个招聘的职位中筛选所述用户感兴趣的目标职位。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述筛选子模块包括：
第七获取单元，用于对于所述多个招聘的职位中的每一个职位，根据所述期望工作位置、所述期望职位类型、所述职位的实际工作位置以及所述职位的实际职位类型，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值；
选择单元，用于在所述多个招聘的职位中，按照所述用户的职位兴趣分值由高至低的顺序选择至少一个职位，并作为所述用户感兴趣的目标职位。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第七获取单元包括：
计算子单元，用于计算所述职位的实际工作位置与所述期望工作位置之间的距离，第三获取子单元，用于根据所述距离获取所述用户对所述职位的位置兴趣分值；
第四获取子单元，用于获取所述职位的实际职位类型与所述期望职位类型之间的类型相关度，第五获取子单元，用于根据所述类型相关度获取所述用户对所述职位的类型兴趣分值；
第六获取子单元，用于根据所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值，获取所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第三获取子单元具体用于：在距离区间与位置兴趣分值之间的第一对应关系中，查找所述距离所在的距离区间；在所述第一对应关系中查找与所述距离区间相对应的位置兴趣分值；其中，所述第一对应关系中的越小的距离区间对应的位置兴趣分值越大且越大的距离区间对应的位置兴趣分值越小。
16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第四获取子单元具体用于：在职位的类型的层级分类树中，确定所述职位的职位类型与所述期望职位类型共同所属的分类标签；根据共同所属的分类标签的数量获取所述类型相关度。
17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第五获取子单元具体用于：在类型相关度区间与类型兴趣分值之间的第二对应关系中，查找所述类型相关度所在的类型相关度区间；在所述第二对应关系中查找与所述类型相关度区间相对应的类型兴趣分值；其中，所述第二对应关系中的越小的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越小且越大的类型相关度区间对应的类型兴趣分值越大。
18.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第六获取子单元具体用于：对所述位置兴趣分值以及所述类型兴趣分值进行加权求和，得到所述用户对所述职位的职位兴趣分值。
19.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1-9任一项所述的信息处理方法。
20.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-9任一项所述的信息处理方法。
CN202011637609.1A 2020-12-31 2020-12-31 一种信息处理方法及装置 Active CN112598399B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011637609.1A CN112598399B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种信息处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011637609.1A CN112598399B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种信息处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112598399A CN112598399A (zh) 2021-04-02
CN112598399B true CN112598399B (zh) 2023-04-25

Family

ID=75206637

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011637609.1A Active CN112598399B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种信息处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112598399B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113382269B (zh) * 2021-05-07 2023-06-20 北京网聘咨询有限公司 一种直播面试实现方法、系统、设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107357917A (zh) * 2017-07-20 2017-11-17 北京拉勾科技有限公司 一种简历搜索方法及计算设备
CN107704485A (zh) * 2017-07-31 2018-02-16 北京拉勾科技有限公司 一种职位推荐方法及计算设备
CN108701292A (zh) * 2015-07-23 2018-10-23 微软技术授权有限责任公司 基于工作变更指示来提供推荐
CN112073818A (zh) * 2020-09-14 2020-12-11 北京五八信息技术有限公司 一种信息处理方法及装置
CN112087643A (zh) * 2020-09-14 2020-12-15 北京五八信息技术有限公司 一种信息处理方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11397996B2 (en) * 2011-06-24 2022-07-26 Monster Worldwide, Inc. Social match platform apparatuses, methods and systems
US20180232751A1 (en) * 2017-02-15 2018-08-16 Randrr Llc Internet system and method with predictive modeling
CN109359942A (zh) * 2018-10-12 2019-02-19 夏体越 招聘系统
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
CN110059162A (zh) * 2019-04-28 2019-07-26 苏州创汇智信息技术有限公司 一种求职简历与招聘职位的匹配方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108701292A (zh) * 2015-07-23 2018-10-23 微软技术授权有限责任公司 基于工作变更指示来提供推荐
CN107357917A (zh) * 2017-07-20 2017-11-17 北京拉勾科技有限公司 一种简历搜索方法及计算设备
CN107704485A (zh) * 2017-07-31 2018-02-16 北京拉勾科技有限公司 一种职位推荐方法及计算设备
CN112073818A (zh) * 2020-09-14 2020-12-11 北京五八信息技术有限公司 一种信息处理方法及装置
CN112087643A (zh) * 2020-09-14 2020-12-15 北京五八信息技术有限公司 一种信息处理方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112598399A (zh) 2021-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11611565B2 (en) Systems and methods for providing an interactive media presentation
US20180025367A1 (en) Accredited advisor management system
CN111859020B (zh) 推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN107992604B (zh) 一种任务条目的分发方法及相关装置
CN111339744B (zh) 票务信息展示方法、装置及存储介质
CA2811643A1 (en) System, computer program, and method for online, real-time delivery of consumer tax services
US20140012619A1 (en) Systems and methods for customizing content feeds
CN109255128B (zh) 多层级标签的生成方法、装置和存储介质
CN110674343A (zh) 账户信息的处理方法、装置、服务器以及终端
CN112598399B (zh) 一种信息处理方法及装置
CN113849723A (zh) 搜索方法及搜索装置
CN110650364A (zh) 视频态度标签提取方法及基于视频的交互方法
CN112104881B (zh) 一种信息处理方法及装置
CN112733020A (zh) 一种信息处理方法及装置
CN112650930B (zh) 一种信息处理方法及装置
CN113709572A (zh) 内容推广方法、装置、电子设备及存储介质
CN109145151B (zh) 一种视频的情感分类获取方法及装置
CN112866757B (zh) 一种信息处理方法及装置
CN112073818A (zh) 一种信息处理方法及装置
CN111898028B (zh) 一种实体对象推荐方法、装置及存储介质
CN113704315B (zh) 一种用户推荐方法、装置、电子设备及存储介质
CN110516027B (zh) 信息集合的更新方法、装置、电子设备及存储介质
CN112989172B (zh) 内容推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
JP2019219817A (ja) イベント参加者仲介プログラム、イベント参加者仲介システム、サーバー装置、イベント情報出力プログラム、イベント参加者仲介方法、及びイベント参加者仲介システム構築方法
CN115225702B (zh) 信息推送方法、装置、电子设备及存储介质

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220610

Address after: Room 103, No. 19, Zhihui Road, Huishan Economic Development Zone, Wuxi, Jiangsu 214174

Applicant after: Wuxi May 8th Ganji Technology Service Co.,Ltd.

Address before: Room 210-03, 2nd floor, block C, office building, Nangang Industrial Zone, Tianjin Binhai New Area Economic and Technological Development Zone, 300450

Applicant before: 58 Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20221027

Address after: Room 117, 1st Floor, Room 101, Building 1-7, Yard A 10, Jiuxianqiao North Road, Chaoyang District, Beijing 100015

Applicant after: Beijing Wuba Ganji Information Technology Co.,Ltd.

Address before: Room 103, No. 19, Zhihui Road, Huishan Economic Development Zone, Wuxi, Jiangsu 214174

Applicant before: Wuxi May 8th Ganji Technology Service Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant