CN114943517A - 基于物联网的电子招聘匹配方法、系统以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于物联网的电子招聘匹配方法、系统以及存储介质。S1：获取求职招聘平台目标职位的初步简历信息；S2：提取所述初步简历信息的第一字段、第二字段、第三字段以及第四字段；其中，所述第一字段为求职者的身份信息，第二字段为求职者教育背景信息，第三字段为求职者工作经历信息，第四字段为求职者工作技能简介信息；S3：利用预先设置的有效简历信息的预设模型对所述初步简历信息进行匹配筛选，确定所述第一字段、所述第二字段、所述第三字段和所述第四字段内容都不为空白的初步简历信息为有效简历信息；S4：对有效简历信息进行解析，根据每一字段的字符数确定所述有效简历信息的进行排序；S5：根据排序结果按序推送所有有效简历。

Description

基于物联网的电子招聘匹配方法、系统以及存储介质
技术领域
本发明涉及信息匹配与招聘技术领域，具体涉及一种基于物联网的电子招聘匹配方法、系统以及存储介质。
背景技术
市场经济环境下，企业需要发展，人才是绝对的第一优先要义，尤其是与企业发展，岗位需求相匹配的人才，因此人才招募是企业发展的重要一环，即根据企业发展的实际需要，利用各种科学选拔技术，为不同的岗位挑选出合适的人选，以实现人才、岗位和组织的最佳匹配。从而达到因事设岗，人尽其才，才尽其用的互赢目标。目前，人岗匹配普遍采取，由人力资源专员根据岗位需求对投递的简历进行筛选的方式。
发明人在实现本发明的过程中发现现有技术存在如下问题：因为针对每个岗位投递的简历数量较大，所以需要付出大量人力成本对简历进行筛选，从而导致人力成本高的问题。并且人为对简历进行筛选的过程中，存在严重的主观性，从而导致筛选结果存在严重主观性的问题。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种于物联网的电子招聘匹配方法、系统以及存储介质，实现企业快速精准找到岗位合适人才简历的目的。
本发明通过以下的技术方案来实现：一种基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，包括：S1：获取求职招聘平台目标职位的初步简历信息；S2：提取所述初步简历信息的第一字段、第二字段、第三字段以及第四字段；其中，所述第一字段为求职者的身份信息，第二字段为求职者教育背景信息，第三字段为求职者工作经历信息，第四字段为求职者工作技能简介信息；S3：利用预先设置的有效简历信息的预设模型对所述初步简历信息进行匹配筛选，确定所述第一字段、所述第二字段、所述第三字段和所述第四字段内容都不为空白的初步简历信息为有效简历信息；S4：对有效简历信息进行解析，根据每一字段的字符数确定所述有效简历信息的进行排序；S5：根据排序结果按序推送所有有效简历。
进一步地，在步骤S1之前还具有根据《现代汉语词典》的中文词语解释、《牛津高阶英汉双解词典》的英文双语词语解释建立模糊匹配词库。
进一步地，步骤S1具体为：S11：采集所述目标职位名称和岗位需求招聘条件的关键词；S12：提取所述模糊匹配词库中与所述关键词相匹配的词语建立比对信息词语集；S13：选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息为所述初步简历信息。
进一步地，步骤S12建立的所述比对信息词语集对步骤S11中采集的所述关键词根据对求职者身份信息要求、教育背景信息要求、工作经历要求信息、性格兴趣爱好信息进行分组储存。
进一步地，步骤S13中选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息时，根据每一组的关键词信息字符分组比对。
进一步地，步骤S2中的所述第一字段至少包括为姓名、性别、现住所地址、联系方式和证件号码，所述第二字段至少包括求职者大专以上所有教育背景信息，所述第三字段包括求职者投递简历前至少五年的工作经历信息。
进一步地，步骤S3所述有效简历信息的所述第四字段至少包括100字符以上的信息。
进一步地，步骤S4中的解析和排序具体为：S41：确认每条招聘条件的权重占比，以及所述有效简历信息与每条招聘条件对应的字段；S42：将每条招聘条件与每一所述简历信息中对应的字段进行对比，得到每一所述简历信息与每条招聘条件的匹配分值；S43：根据所述匹配分值以及每条招聘条件的权重占比计算得到每个求职者与所述招聘条件之间的匹配度，并根据所述匹配度进行排序。
本发明还提供一种招聘信息匹配系统，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能够执行上述的基于物联网的电子招聘匹配方法。
本发明还提供一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其包括：所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行上述的基于物联网的电子招聘匹配方法。
相比于现有技术，本发明能达到的有益效果为：
本发明实施例通过S1：获取求职招聘平台目标职位的初步简历信息；S2：提取所述初步简历信息的第一字段、第二字段、第三字段以及第四字段；其中，所述第一字段为求职者的身份信息，第二字段为求职者教育背景信息，第三字段为求职者工作经历信息，第四字段为求职者工作技能简介信息；S3：利用预先设置的有效简历信息的预设模型对所述初步简历信息进行匹配筛选，确定所述第一字段、所述第二字段、所述第三字段和所述第四字段内容都不为空白的初步简历信息为有效简历信息；S4：对有效简历信息进行解析，根据每一字段的字符数确定所述有效简历信息的进行排序；S5：根据排序结果按序推送所有有效简历。提高简历中与岗位要求对应的相关能力的匹配度，进而提高简历和岗位的预测准确率。
附图说明
图1所示为本发明基于物联网的电子招聘匹配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1所示，本发明实施例提供一种基于物联网的电子招聘匹配方法的流程图。本实施例提供的基于物联网的电子招聘匹配方法适用于进行高效简历筛选匹配推荐的情况，具体应用于包括终端设备、网络和服务器构成的招聘信息匹配系统，其中网络为用于在终端设备和服务器直接提供通信链路的介质，其可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等；终端设备上的操作系统可以包括手持设备操作系统(iPhoneoperating system，iOS系统)、安卓系统或其他操作系统，终端设备通过网络连接到服务器以实现交互，从而进行接收或发送数据等操作，具体可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式服务器等等。本实施例可适用于对简历与投递的岗位进行匹配度预测的情况，典型的适用于HR(人力资源)对简历的筛选。该方法可以由一种招聘信息匹配系统来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供基于物联网的电子招聘匹配的方法包括：
S1：获取求职招聘平台目标职位的初步简历信息；
S2：提取所述初步简历信息的第一字段、第二字段、第三字段以及第四字段；其中，所述第一字段为求职者的身份信息，第二字段为求职者教育背景信息，第三字段为求职者工作经历信息，第四字段为求职者工作技能简介信息；
S3：利用预先设置的有效简历信息的预设模型对所述初步简历信息进行匹配筛选，确定所述第一字段、所述第二字段、所述第三字段和所述第四字段内容都不为空白的初步简历信息为有效简历信息；
S4：对有效简历信息进行解析，根据每一字段的字符数确定所述有效简历信息的进行排序；
S5：根据排序结果按序推送所有有效简历。
进一步的，在步骤S1之前还具有根据《现代汉语词典》的中文词语解释、《牛津高阶英汉双解词典》的英文双语词语解释建立模糊匹配词库。如此是实现所述模糊匹配词库包含高频使用的中文和英文词库，为系统中词语模糊匹配的精确度提供数据保证。当然，在其他实施例中，所述模糊匹配词库的建立也可使用其他数据源，只要能够支撑本发明自动近义词匹配的需求即可，在此并不为限。
进一步的，步骤S1具体为：
S11：采集所述目标职位名称和岗位需求招聘条件的关键词；
S12：提取所述模糊匹配词库中与所述关键词相匹配的词语建立比对信息词语集；
S13：选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息为所述初步简历信息。
具体的，步骤S12建立的所述比对信息词语集对步骤S11中采集的所述关键词根据对求职者身份信息要求、教育背景信息要求、工作经历要求信息、性格兴趣爱好信息进行分组储存，步骤S13中选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息时，根据每一组的关键词信息字符分组比对。优选的，步骤S2中的所述第一字段至少包括为姓名、性别、现住所地址、联系方式和证件号码，所述第二字段至少包括求职者大专以上所有教育背景信息，所述第三字段包括求职者投递简历前至少五年的工作经历信息，为确保所述有效简历信息呈现的内容更具价值性和作为挑选面试者的依据性，步骤S3所述有效简历信息的所述第四字段至少包括100字符以上的信息。
进一步的，步骤S4中的解析和排序具体为：
S41：确认每条招聘条件的权重占比，以及所述有效简历信息与每条招聘条件对应的字段；
S42：将每条招聘条件与每一所述简历信息中对应的字段进行对比，得到每一所述简历信息与每条招聘条件的匹配分值；
S43：根据所述匹配分值以及每条招聘条件的权重占比计算得到每个求职者与所述招聘条件之间的匹配度，并根据所述匹配度进行排序。
具体的，在具体匹配计算时，根据每条招聘条件的重要程度预先分配有权重占比，越重要的招聘条件则权重占比越高，以实现更加合理化的匹配计算，并且在简历数据中也存在与每条招聘条件所对应的字段，例如学历条件对应简历数据中的所述第二字段中的教育背景字段，年龄条件对应简历数据中所述第一字段的年龄字段，工作年限条件对应简历数据中所述第三字段的工作经历字段，技能条件对应简历数据中所述第四字段的工作技能字段，因此根据每条招聘条件均可在简历数据中提取相应的字段数据进行对比，进而得到各个求职者与每条招聘条件的匹配分值，例如以学历条件为例，若目标职位的学历条件为本科，则提取各个求职者的教育背景字段数据进行匹配，若求职者为本科或以上学历，则学历条件的匹配分值为满分，若求职者为本科以下学历，则学历条件的匹配分值则在满分的基础上进行相应的扣除，以此类推即可得到各个求职者与每条招聘条件的匹配分值，具体的每条招聘条件的打分规则可预先设置，本实施例对此不作限定；之后则根据该匹配分值以及每条招聘条件的权重占比进行加权计算，得到每个求职者与招聘条件之间的匹配度，在得到量化匹配数据的基础上还引入了不同招聘条件之间的重要程度差异，得到更加准确合理的匹配度结果。
与图1的方法相对应，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于物联网的电子招聘匹配程序，所述网络招聘智能推荐程序被处理器执行时实现如上述任意一实施例所述的基于物联网的电子招聘匹配方法的步骤。
与图1的方法相对应，本发明实施例还提供一种网络招聘智能推荐系统，所述系统包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述任一实施例所述的基于物联网的电子招聘匹配方法。
上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
所述处理器可以是中央处理单元(Central-Processing-Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital-Signal-Processor，DSP)、专用集成电路(Application-Specific-Integrated-Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable-Gate-Arr ay，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述网络招聘智能推荐系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个网络招聘智能推荐系统可运行装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述网络招聘智能推荐系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart-Media-Card，SMC)，安全数字(Secure-Digital，SD)卡，闪存卡(Flash-Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，包括：
S1：获取求职招聘平台目标职位的初步简历信息；
S2：提取所述初步简历信息的第一字段、第二字段、第三字段以及第四字段；其中，所述第一字段为求职者的身份信息，第二字段为求职者教育背景信息，第三字段为求职者工作经历信息，第四字段为求职者工作技能简介信息；
S3：利用预先设置的有效简历信息的预设模型对所述初步简历信息进行匹配筛选，确定所述第一字段、所述第二字段、所述第三字段和所述第四字段内容都不为空白的初步简历信息为有效简历信息；
S4：对有效简历信息进行解析，根据每一字段的字符数确定所述有效简历信息的进行排序；
S5：根据排序结果按序推送所有有效简历。
2.如权利要求1所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，在步骤S1之前还具有根据《现代汉语词典》的中文词语解释、《牛津高阶英汉双解词典》的英文双语词语解释建立模糊匹配词库。
3.如权利要求2所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S1具体为：
S11：采集所述目标职位名称和岗位需求招聘条件的关键词；
S12：提取所述模糊匹配词库中与所述关键词相匹配的词语建立比对信息词语集；
S13：选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息为所述初步简历信息。
4.如权利要求3所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S12建立的所述比对信息词语集对步骤S11中采集的所述关键词根据对求职者身份信息要求、教育背景信息要求、工作经历要求信息、性格兴趣爱好信息进行分组储存。
5.如权利要求4所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S13中选取包含所述比对信息词语集内字符的简历信息时，根据每一组的关键词信息字符分组比对。
6.如权利要求1所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S2中的所述第一字段至少包括为姓名、性别、现住所地址、联系方式和证件号码，所述第二字段至少包括求职者大专以上所有教育背景信息，所述第三字段包括求职者投递简历前至少五年的工作经历信息。
7.如权利要求1所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S3所述有效简历信息的所述第四字段至少包括100字符以上的信息。
8.如权利要求1所述的基于物联网的电子招聘匹配方法，其特征在于，步骤S4中的解析和排序具体为：
S41：确认每条招聘条件的权重占比，以及所述有效简历信息与每条招聘条件对应的字段；
S42：将每条招聘条件与每一所述简历信息中对应的字段进行对比，得到每一所述简历信息与每条招聘条件的匹配分值；
S43：根据所述匹配分值以及每条招聘条件的权重占比计算得到每个求职者与所述招聘条件之间的匹配度，并根据所述匹配度进行排序。
9.一种招聘信息匹配系统，其特征在于，所述系统包括：
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能够执行权利要求1-8任一项所述的基于物联网的电子招聘匹配方法。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于：所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-8任一项所述的基于物联网的电子招聘匹配方法。
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