CN115018468A - 一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法，属于招聘管理技术领域，包括企业空缺职位信息库，用于存储企业空缺职位的信息；人力资源信息库，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；企业和人才分类模块，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；企业和人才匹配模块，将分完类的人才和企业进行匹配；企业面试管理模块。该基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法，通过设置人力资源信息库、企业和人才分类模块、企业和人才匹配模块，提高了查找人才和企业信息的速度，通过SVM算法可以根据人才和企业的需求进行分类，能够快速地对人才和企业进行匹配，提高了招聘的效率。
Description
技术领域
本发明属于招聘管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法。
背景技术
随着社会和科技的发展，人才的流动性越来愈强，找工作的方式也越来越信息化，人才招聘也是一个企业关乎企业发展的重要因素，现有的技术中，传统的招聘方法不能很快地根据企业的需求招聘到一定数量的人才，且招聘的人才资质多样化，需要花大量的时间进行人才筛选，使得招聘效率低。
为此，我们提出来一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中，传统的招聘方法不能很快地根据企业的需求招聘到一定数量的人才，且招聘的人才资质多样化，需要花大量的时间进行人才筛选，使得招聘效率低的问题，而提出的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，包括企业空缺职位信息库，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块，用于面试与企业匹配成功的人才。
优选的，所述人力资源信息库包括人才信息数据库和企业信息数据库。
优选的，所述人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息。
优选的，述企业信息库至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息。
优选的，所述企业和人才分类模块使用的是SVM算法。
优选的，所述企业和人才匹配模块采用的算法是KMP或者BM。
优选的，企业面试管理模块需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库中；
S3：企业和人才分类模块根据SVM算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
优选的，所述步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
优选的，所述步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
综上所述，本发明的技术效果和优点：该基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法，
1、通过设置人力资源信息库、企业和人才分类模块、企业和人才匹配模块，提高了查找人才和企业信息的速度，通过SVM算法可以根据人才和企业的需求进行分类，能够快速地对人才和企业进行匹配，提高了招聘的效率；
2、通过设置人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐，企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐，提高了对信息的筛选，降低了人才和企业面对无效招聘信息的风险。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统及方法结构框图；
图中：1、企业空缺职位信息库；2、人力资源信息库；3、企业和人才分类模块；4、企业和人才匹配模块；5、企业面试管理模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
工作原理：
实施例1
参照图1，一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，包括企业空缺职位信息库1，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库2，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块3，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块4，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块5，用于面试与企业匹配成功的人才。
其中，人力资源信息库2包括人才信息数据库和企业信息数据库。
其中，人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息。
其中，企业信息库至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息。
其中，企业和人才分类模块3使用的是SVM算法。
其中，企业和人才匹配模块4采用的算法是KMP。
其中，企业面试管理模块5需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库2中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库2中；
S3：企业和人才分类模块3根据SVM算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块4根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库2的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
其中，步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
其中，步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
实施例2
参照图1，一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，包括企业空缺职位信息库1，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库2，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块3，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块4，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块5，用于面试与企业匹配成功的人才。
其中，人力资源信息库2包括人才信息数据库和企业信息数据库。
其中，人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息。
其中，企业信息库至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息。
其中，企业和人才分类模块3使用的是SVM算法。
其中，企业和人才匹配模块4采用的算法是BM。
其中，企业面试管理模块5需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库2中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库2中；
S3：企业和人才分类模块3根据SVM算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块4根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库2的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
其中，步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
其中，步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
对比例1
参照图1，一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，包括企业空缺职位信息库1，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库2，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块3，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块4，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块5，用于面试与企业匹配成功的人才。
其中，人力资源信息库2包括人才信息数据库和企业信息数据库。
其中，人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、毕业院校、工作经验信息。
其中，企业信息库至少获取企业历史及背景、行业内排名、工作环境信息。
其中，企业和人才分类模块3使用的是SVM算法。
其中，企业和人才匹配模块4采用的算法是KMP。
其中，企业面试管理模块5需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库2中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库2中；
S3：企业和人才分类模块3根据SVM算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块4根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库2的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
其中，步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
其中，步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
对比例2
参照图1，一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，包括企业空缺职位信息库1，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库2，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块3，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块4，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块5，用于面试与企业匹配成功的人才。
其中，人力资源信息库2包括人才信息数据库和企业信息数据库。
其中，人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息。
其中，企业信息库至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息。
其中，企业和人才分类模块3使用的是NBS算法。
其中，企业和人才匹配模块4采用的算法是BF。
其中，企业面试管理模块5需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库2中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库2中；
S3：企业和人才分类模块3根据NBS算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块4根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库2的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
其中，步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
其中，步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
综上，人力资源信息库2包括至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息的人才信息数据库和至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息的企业信息库，企业和人才分类模块3使用是SVM算法，企业和人才匹配模块4使用KMP算法时，根据企业和人才不同的需求，使用SVM算法先对人力资源信息库2中的人才和企业进行分类，再根据KMP算法对企业和人才进行匹配，不仅快速地处理人才和企业信息，还提高了招聘的效率。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，包括
企业空缺职位信息库(1)，用于存储企业空缺职位的信息；
人力资源信息库(2)，用于存储求职人才和企业空缺职位的信息；
企业和人才分类模块(3)，根据求职人才的工作经验与需求将人才分类，根据企业空缺职位的需求进行分类；
企业和人才匹配模块(4)，将分完类的人才和企业进行匹配；
企业面试管理模块(5)，用于面试与企业匹配成功的人才。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述人力资源信息库(2)包括人才信息数据库和企业信息数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述人才信息数据库至少获取姓名、年龄、籍贯、身份证信息、手机号码、毕业院校、工作经验、荣誉与成就信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述企业信息库至少获取企业历史及背景、核心产品和技术、行业内排名、工作环境、诚信度信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述企业和人才分类模块(3)使用的是SVM算法。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述企业和人才匹配模块(4)采用的算法是KMP或者BM。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，所述企业面试管理模块(5)需要进行人事初试和企业面试官复试两个步骤。
8.一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，包括如权利要求1-7中任一项所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统，其特征在于，包括以下步骤，
S1：人才将自己的基本信息录入人力资源信息库(2)中；
S2：企业根据自己的需求将职位信息录入到人力资源信息库(2)中；
S3：企业和人才分类模块(3)根据SVM算法进行分类；
S4：企业和人才匹配模块(4)根据企业和人才的具体情况进行匹配；
S5：企业根据人力资源信息库(2)的推荐选择给人才发送面试邀请；
S6：人才查看企业面试要求，选择是否参加；
S7：人才参加面试时，企业对人才进行初试，初试通过时对人才进行复试；
S8：人才通过复试时，选择是否接受企业的邀请。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，其特征在于，所述步骤6中人才拒绝的企业将不会再次被主动推荐。
10.根据权利要求8所述的一种基于大数据分析的网络招聘管理系统的方法，其特征在于，所述步骤7中企业初试不通过的人才将不会再次被主动推荐。
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| CN (1) | CN115018468A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116342083A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-06-27 | 山东经纬信息集团有限公司 | 一种人才供需对接匹配的系统及方法 |
| CN117291559A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-26 | 杭州静嘉科技有限公司 | 一种智能化企业人才管理系统 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116342083A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-06-27 | 山东经纬信息集团有限公司 | 一种人才供需对接匹配的系统及方法 |
| CN116342083B (zh) * | 2023-05-30 | 2023-08-18 | 山东经纬信息集团有限公司 | 一种人才供需对接匹配的系统及方法 |
| CN117291559A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-26 | 杭州静嘉科技有限公司 | 一种智能化企业人才管理系统 |
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