CN115330335A - 服务猎头企业的saas个性化系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了服务猎头企业的SAAS个性化系统，其能够对不同用户终端上传的简历数据进行集中处理，形成相应的大数据库，并且结合SAAS模式来便于猎头企业进行快速高效的数据处理，从而实现招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，提高线上招聘的定向性和准确性。

Description

服务猎头企业的SAAS个性化系统

技术领域

本发明涉及大数据资源服务的技术领域，特别涉及服务猎头企业的SAAS个性化系统。

背景技术

线上招聘已经成为一种主流招聘模式是，猎头企业通过在网上发布招聘岗位信息，并对应聘者针对每个招聘岗位信息的应聘反馈，从中筛选出合适的应聘者。上述方式都是基于应聘者在网站主动应答而实现对招聘岗位信息的匹配，这无法实现猎头企业对应聘者的简历进行主动筛选。同时，猎头企业通常都是基于同一网站平台来实现招聘岗位信息的发布、简历收集与筛选和应聘人员的确定等，其无法有效地进行招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，降低了猎头企业进行线上招聘的定向性和准确性。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供服务猎头企业的SAAS个性化系统，其收集不同用户终端的简历数据，并对所有简历数据进行检查验证和分类存储，形成简历大数据，当猎头企业的企业终端接入到大数据网络后，能够将企业终端发布的职位信息与简历大数据进行对比，筛选出与职位信息匹配的简历数据，再向相应的用户终端定向推送通知消息；同时还基于SAAS模式，对企业终端接入大数据网络后记录企业终端使用软件服务对应的日志信息，以此生成个性化招聘流程信息，再对简历数据的筛选结果和个性化招聘流程信息进行保密存储；上述系统能够对不同用户终端上传的简历数据进行集中处理，形成相应的大数据库，并且结合SAAS模式来便于猎头企业进行快速高效的数据处理，从而实现招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，提高线上招聘的定向性和准确性。

本发明提供服务猎头企业的SAAS个性化系统，其包括：

简历数据收集模块，其用于收集不同用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据；

简历大数据库形成模块，其用于根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对所述有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库；

企业终端接入模块，其用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将所述企业终端接入到大数据网络中；

简历筛选模块，其用于通过所述大数据网络将所述企业终端发布的职位信息与所述简历大数据库进行对比，筛选出与所述职位信息匹配的简历数据；

用户对接模块，其用于根据所述简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息；

软件服务模块，其用于在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端使用相应软件服务的权限，并记录所述企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息；

招聘相关信息存储模块，其用于对所述简历筛选模块的筛选结果和所述个性化招聘流程信息进行保密存储。

进一步，所述简历数据收集模块在收集不同用户终端上传的简历数据之前，还对用户终端的进行身份验证，其具体包括：

当所述简历数据收集模块接收到来自用户终端的简历数据上传请求时，获取用户终端当前对应的IP地址信息，根据所述IP地址信息，确定用户终端当前所处的地域信息；若所述地域信息属于预设地域信息白名单的其中一个地域信息，则确定用户终端为合格用户终端；否则，确定用户终端为不合格用户终端。

进一步，所述简历数据收集模块收集不同用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据具体包括：

所述简历数据收集模块收集来自合格用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据的所有数据填写项进行遍历检查处理，判断所述简历数据是否存在空白的数据填写项；若不存在，则将收集的简历数据确定为有效简历数据；若存在，则将收集的简历数据确定为无效简历数据，并对所述无效简历数据中存在的空白的数据填写项进行标定，再将上述标定结果反馈到相应的用户终端。

进一步，所述简历大数据库形成模块根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对所述有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库具体包括：

所述简历大数据形成模块对所述有效简历数据进行分类存储之前还包括对所有有效简历数据进行数据重复检测，将重复的有效简历数据进行合并处理；

所述简历大数据库形成模块获取所述有效简历数据包含的期望求职岗位信息和所述有效简历数据的最新修改编辑时间信息，以此分别作为所述简历内容信息和所述简历形成时间；

根据所述期望求职岗位信息和所述最新修改编辑时间信息，对所述有效简历数据进行多维分类标识，从而将所有有效简历数据组成简历大数据库。

进一步，所述企业终端接入模块用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将所述企业终端接入到大数据网络中具体包括：

当猎头企业相应的企业终端向所述企业终端接入模块发起的连接请求时，所述企业终端接入模块从所述连接请求中提取得到所述企业终端的企业身份信息；

根据所述企业身份信息，获取所述猎头企业的历史职位发布信息，对所述历史职位发布信息进行分析处理，判断所述猎头企业是否存在虚假职位发布情况；若存在，则确定所述企业终端不具备接入到大数据网络的权限；若不存在，则确定所述企业终端具备接入到大数据网络的权限，并将所述企业终端直接接入到大数据网络中。

进一步，所述简历筛选模块通过所述大数据网络将所述企业终端发布的职位信息与所述简历大数据库进行对比，筛选出与所述职位信息匹配的简历数据具体包括：

所述简历筛选模块将从所述企业终端发布的职位信息中提取得到相应的职位信息名称，将所述职位信息名称与所述简历大数据库中所有有效简历数据的期望求职岗位信息进行语义相似性对比，从中选择满足预设语义相似性条件的有效简历数据；

从满足预设语义相似性条件的有效简历数据中，选择最新修改编辑时间信息满足预设时间条件的有效简历数据；

再对同时满足预设语义相似性条件和预设时间条件的有效简历数据的所有数据填写项与所述职位信息进行文本比对识别，以此筛选出与所述职位信息匹配的简历数据。

进一步，所述用户对接模块根据所述简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息具体包括：

所述用户对接模块向所述简历筛选模块筛选出的简历数据对应的用户终端进行通信连接，并向对应的用户终端周期性推送通知消息，直到对应的用户终端向所述用户对接模块应答为止。

进一步，所述用户对接模块向对应的用户终端周期性推送通知消息的推送周期是根据所述有效简历数据的最新修改编辑时间信息，用户在每个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数，用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，以及用户在软件内预约面试的次数和面试结果来进行调整，其具体过程为：

步骤S1，利用下面公式(1)，根据用户在每个推送周期内打开所述求职软件的次数以及用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，得到用户在每个推送周期内的求职需求程度值，

在上述公式(1)中，W(a)表示用户在第a个推送周期内的求职需求程度值；M(a)表示用户在第a个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数；S(a)表示用户在第a个推送周期内打开定向推送通知消息的次数；T(a)表示第a个推送周期的周期时间值；n表示从给用户使用求职软件到当前时刻为止总共经历的推送周期总个数；C₀表示求职需求单位时间阈值，当用户在单位时间内打开求职软件的次数和打开定向推送通知消息的次数的总和大于C₀时，则表示用户当前求职需求较大，用户当前求职需求较小；

表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；

步骤S2，利用下面公式(2)，根据用户在求职软件内预约面试的次数和面试结果，得到求职软件与用户之间的适配度，

在上述公式(2)中，P表示求职软件与用户之间的适配度，适配度的数值越大，表示求职软件越适合用户，此时则减小推送周期和增加推送的通知消息；F(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的面试结果反馈值，若面试成功，则F(k)＝1，若面试失败，则F(k)＝0；t₀(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的预约时刻；t(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的实际面试时刻；K表示用户在求职软件内预约面试的总次数；

步骤S3，利用下面公式(3)，根据用户在每个推送周期内的求职需求程度值、求职软件与用户之间的适配度以及有效简历数据的最新修改编辑时间信息，得到下一次进行定向推送通知消息的周期，

在上述公式(3)中，T(n+1)表示第n+1次进行定向推送通知消息的周期；T(1)表示第1次进行定向推送通知消息的周期；T₀表示预设初始推送通知消息的周期。

进一步，所述软件服务模块在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端使用相应软件服务的权限，并记录所述企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息具体包括：

所述软件服务模块在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端在所述大数据网络上使用相应软件服务对简历数据进行编辑处理的权限，并记录所述企业终端使用软件服务进行编辑处理对应的编辑流程日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息。

相比于现有技术，该服务猎头企业的SAAS个性化系统收集不同用户终端的简历数据，并对所有简历数据进行检查验证和分类存储，形成简历大数据，当猎头企业的企业终端接入到大数据网络后，能够将企业终端发布的职位信息与简历大数据进行对比，筛选出与职位信息匹配的简历数据，再向相应的用户终端定向推送通知消息；同时还基于SAAS模式，对企业终端接入大数据网络后记录企业终端使用软件服务对应的日志信息，以此生成个性化招聘流程信息，再对简历数据的筛选结果和个性化招聘流程信息进行保密存储；上述系统能够对不同用户终端上传的简历数据进行集中处理，形成相应的大数据库，并且结合SAAS模式来便于猎头企业进行快速高效的数据处理，从而实现招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，提高线上招聘的定向性和准确性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的服务猎头企业的SAAS个性化系统的结构示意图。

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。基于本发明中的实施例，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例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，为本发明实施例提供的服务猎头企业的SAAS个性化系统的结构示意图。该服务猎头企业的SAAS个性化系统包括：

简历数据收集模块，其用于收集不同用户终端上传的简历数据，并对该简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据；

简历大数据库形成模块，其用于根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对该有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库；

企业终端接入模块，其用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将该企业终端接入到大数据网络中；

简历筛选模块，其用于通过该大数据网络将该企业终端发布的职位信息与该简历大数据库进行对比，筛选出与该职位信息匹配的简历数据；

用户对接模块，其用于根据该简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息；

软件服务模块，其用于在该企业终端接入到该大数据网络后，赋予该企业终端使用相应软件服务的权限，并记录该企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成该企业终端的个性化招聘流程信息；

招聘相关信息存储模块，其用于对该简历筛选模块的筛选结果和该个性化招聘流程信息进行保密存储。

上述技术方案的有益效果为：该服务猎头企业的SAAS个性化系统收集不同用户终端的简历数据，并对所有简历数据进行检查验证和分类存储，形成简历大数据，当猎头企业的企业终端接入到大数据网络后，能够将企业终端发布的职位信息与简历大数据进行对比，筛选出与职位信息匹配的简历数据，再向相应的用户终端定向推送通知消息；同时还基于SAAS模式，对企业终端接入大数据网络后记录企业终端使用软件服务对应的日志信息，以此生成个性化招聘流程信息，再对简历数据的筛选结果和个性化招聘流程信息进行保密存储；上述系统能够对不同用户终端上传的简历数据进行集中处理，形成相应的大数据库，并且结合SAAS模式来便于猎头企业进行快速高效的数据处理，从而实现招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，提高线上招聘的定向性和准确性。

优选地，该简历数据收集模块在收集不同用户终端上传的简历数据之前，还对用户终端的进行身份验证，其具体包括：

当该简历数据收集模块接收到来自用户终端的简历数据上传请求时，获取用户终端当前对应的IP地址信息，根据该IP地址信息，确定用户终端当前所处的地域信息；若该地域信息属于预设地域信息白名单的其中一个地域信息，则确定用户终端为合格用户终端；否则，确定用户终端为不合格用户终端。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，先对用户终端的简历数据上传请求进行IP地址的分析，以此确定用户终端当前所处的地域位置，便于后续只对指定地域位置的用户终端进行简历数据的收集，从而提高简历数据收集的定向性。

优选地，该简历数据收集模块收集不同用户终端上传的简历数据，并对该简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据具体包括：

该简历数据收集模块收集来自合格用户终端上传的简历数据，并对该简历数据的所有数据填写项进行遍历检查处理，判断该简历数据是否存在空白的数据填写项；若不存在，则将收集的简历数据确定为有效简历数据；若存在，则将收集的简历数据确定为无效简历数据，并对该无效简历数据中存在的空白的数据填写项进行标定，再将上述标定结果反馈到相应的用户终端。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，对用户终端上传的简历数据进行数据填写项内容的检查，保证后续只有数据填写项内容完整的简历数据才能进入相应的对比程序，从而在简历数据收集模块这一层面上即可实现对简历数据的初步筛选，提高简历大数据库的数据完整性。

优选地，该简历大数据库形成模块根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对该有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库具体包括：

该简历大数据形成模块对该有效简历数据进行分类存储之前还包括对所有有效简历数据进行数据重复检测，将重复的有效简历数据进行合并处理；

该简历大数据库形成模块获取该有效简历数据包含的期望求职岗位信息和该有效简历数据的最新修改编辑时间信息，以此分别作为该简历内容信息和该简历形成时间；

根据该期望求职岗位信息和该最新修改编辑时间信息，对该有效简历数据进行多维分类标识，从而将所有有效简历数据组成简历大数据库。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，先对所有有效简历数据进行数据重复检测，并对重复的有效简历数据进行合并处理，这样能够降低有效简历数据的数据冗余度，压缩有效简历数据的数据量。此外，以有效简历数据包含的期望求职岗位信息(即期望求职岗位名称)和有效简历数据的最新修改编辑时间信息为基准，对有效简历数据进行双重的标识，这样能够在简历大数据库中构建多维分类标识的数据结构，提高在简历大数据库进行简历数据检索的准确性。

优选地，该企业终端接入模块用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将该企业终端接入到大数据网络中具体包括：

当猎头企业相应的企业终端向该企业终端接入模块发起的连接请求时，该企业终端接入模块从该连接请求中提取得到该企业终端的企业身份信息；

根据该企业身份信息，获取该猎头企业的历史职位发布信息，对该历史职位发布信息进行分析处理，判断该猎头企业是否存在虚假职位发布情况；若存在，则确定该企业终端不具备接入到大数据网络的权限；若不存在，则确定该企业终端具备接入到大数据网络的权限，并将该企业终端直接接入到大数据网络中。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，根据猎头企业通过企业终端的历史职位发布信息，判断猎头企业是否存在虚拟职位发布情况，这样对猎头企业的企业终端对大数据网络的接入权限进行有针对性的确定，从而避免曾经发布虚假职位信息的企业终端获得接入大数据网络的权限。

优选地，该简历筛选模块通过该大数据网络将该企业终端发布的职位信息与该简历大数据库进行对比，筛选出与该职位信息匹配的简历数据具体包括：

该简历筛选模块将从该企业终端发布的职位信息中提取得到相应的职位信息名称，将该职位信息名称与该简历大数据库中所有有效简历数据的期望求职岗位信息进行语义相似性对比，从中选择满足预设语义相似性条件的有效简历数据；

从满足预设语义相似性条件的有效简历数据中，选择最新修改编辑时间信息满足预设时间条件的有效简历数据；

再对同时满足预设语义相似性条件和预设时间条件的有效简历数据的所有数据填写项与该职位信息进行文本比对识别，以此筛选出与该职位信息匹配的简历数据。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，以预设语义相似性条件和预设时间条件为基准，对有效简历数据进行多重的筛选，以此筛选出与该职位信息相匹配的简历数据，提高对简历数据的筛选效率；其中，预设语义相似性条件可以是该职位信息名称与该简历大数据库中所有有效简历数据的期望求职岗位信息之间的语义相似度大于或等于预设相似度阈值；预设时间条件可以是预设时间范围。

优选地，该用户对接模块根据该简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息具体包括：

该用户对接模块向该简历筛选模块筛选出的简历数据对应的用户终端进行通信连接，并向对应的用户终端周期性推送通知消息，直到对应的用户终端向该用户对接模块应答为止。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，能够保证将通知消息实质性地推送到用户终端上，从而保证用户终端职位应聘的可靠性。

优选地，该用户对接模块向对应的用户终端周期性推送通知消息的推送周期是根据该有效简历数据的最新修改编辑时间信息，用户在每个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数，用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，以及用户在软件内预约面试的次数和面试结果来进行调整，其具体过程为：

步骤S1，利用下面公式(1)，根据用户在每个推送周期内打开该求职软件的次数以及用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，得到用户在每个推送周期内的求职需求程度值，

在上述公式(1)中，W(a)表示用户在第a个推送周期内的求职需求程度值；M(a)表示用户在第a个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数；S(a)表示用户在第a个推送周期内打开定向推送通知消息的次数；T(a)表示第a个推送周期的周期时间值；n表示从给用户使用求职软件到当前时刻为止总共经历的推送周期总个数；C₀表示求职需求单位时间阈值，当用户在单位时间内打开求职软件的次数和打开定向推送通知消息的次数的总和大于C₀时，则表示用户当前求职需求较大，用户当前求职需求较小；

表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；

步骤S2，利用下面公式(2)，根据用户在求职软件内预约面试的次数和面试结果，得到求职软件与用户之间的适配度，

在上述公式(2)中，P表示求职软件与用户之间的适配度，适配度的数值越大，表示求职软件越适合用户，此时则减小推送周期和增加推送的通知消息；F(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的面试结果反馈值，若面试成功，则F(k)＝1，若面试失败，则F(k)＝0；t₀(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的预约时刻；t(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的实际面试时刻；K表示用户在求职软件内预约面试的总次数；

步骤S3，利用下面公式(3)，根据用户在每个推送周期内的求职需求程度值、求职软件与用户之间的适配度以及有效简历数据的最新修改编辑时间信息，得到下一次进行定向推送通知消息的周期，

在上述公式(3)中，T(n+1)表示第n+1次进行定向推送通知消息的周期；T(1)表示第1次进行定向推送通知消息的周期；T₀表示预设初始推送通知消息的周期。

上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)，根据用户在每个推送周期内打开该求职软件的次数以及用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，得到用户在每个推送周期内的求职需求程度值，从而通过每个周期用户的求职需求程度来进行动态调整后续的推送消息的周期以做到人性化推送的目的，最大程度的避免因推送消息打扰到用户；然后利用上述公式(2)，根据用户在求职软件内预约面试的次数和面试结果，得到求职软件与用户之间的适配度，从而知晓求职软件与用户之间的适配情况，从而一是可以提醒猎头更换用户的求职方向二是避免推送一些无用的消息来打扰的用户；最后利用上述公式(3)，根据用户在每个推送周期内的求职需求程度值、求职软件与用户之间的适配度以及有效简历数据的最新修改编辑时间信息，得到下一次进行定向推送通知消息的周期，从而实现动态的自动控制推送通知消息的周期，实现自动化智能化的特点，并且达到最大的人性化推送的目的。

优选地，该软件服务模块在该企业终端接入到该大数据网络后，赋予该企业终端使用相应软件服务的权限，并记录该企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成该企业终端的个性化招聘流程信息具体包括：

该软件服务模块在该企业终端接入到该大数据网络后，赋予该企业终端在该大数据网络上使用相应软件服务对简历数据进行编辑处理的权限，并记录该企业终端使用软件服务进行编辑处理对应的编辑流程日志信息，从而生成该企业终端的个性化招聘流程信息。

上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，能够对企业终端使用软件服务进行编辑处理对应的编辑流程日志信息进行全面准确的记录，便于后续对企业终端的招聘流程进行个性化的分析处理。

从上述实施例的内容可知，该服务猎头企业的SAAS个性化系统收集不同用户终端的简历数据，并对所有简历数据进行检查验证和分类存储，形成简历大数据，当猎头企业的企业终端接入到大数据网络后，能够将企业终端发布的职位信息与简历大数据进行对比，筛选出与职位信息匹配的简历数据，再向相应的用户终端定向推送通知消息；同时还基于SAAS模式，对企业终端接入大数据网络后记录企业终端使用软件服务对应的日志信息，以此生成个性化招聘流程信息，再对简历数据的筛选结果和个性化招聘流程信息进行保密存储；上述系统能够对不同用户终端上传的简历数据进行集中处理，形成相应的大数据库，并且结合SAAS模式来便于猎头企业进行快速高效的数据处理，从而实现招聘大数据的共享和招聘流程的全面记录，提高线上招聘的定向性和准确性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于，其包括：

简历数据收集模块，其用于收集不同用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据；

简历大数据库形成模块，其用于根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对所述有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库；

企业终端接入模块，其用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将所述企业终端接入到大数据网络中；

简历筛选模块，其用于通过所述大数据网络将所述企业终端发布的职位信息与所述简历大数据库进行对比，筛选出与所述职位信息匹配的简历数据；

用户对接模块，其用于根据所述简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息；

软件服务模块，其用于在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端使用相应软件服务的权限，并记录所述企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息；招聘相关信息存储模块，其用于对所述简历筛选模块的筛选结果和所述个性化招聘流程信息进行保密存储。

2.如权利要求1所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述简历数据收集模块在收集不同用户终端上传的简历数据之前，还对用户终端的进行身份验证，其具体包括：

当所述简历数据收集模块接收到来自用户终端的简历数据上传请求时，获取用户终端当前对应的IP地址信息，根据所述IP地址信息，确定用户终端当前所处的地域信息；若所述地域信息属于预设地域信息白名单的其中一个地域信息，则确定用户终端为合格用户终端；否则，确定用户终端为不合格用户终端。

3.如权利要求2所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述简历数据收集模块收集不同用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据进行检查验证，从而将收集的简历数据区分为有效简历数据和无效简历数据具体包括：

所述简历数据收集模块收集来自合格用户终端上传的简历数据，并对所述简历数据的所有数据填写项进行遍历检查处理，判断所述简历数据是否存在空白的数据填写项；若不存在，则将收集的简历数据确定为有效简历数据；若存在，则将收集的简历数据确定为无效简历数据，并对所述无效简历数据中存在的空白的数据填写项进行标定，再将上述标定结果反馈到相应的用户终端。

4.如权利要求3所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述简历大数据库形成模块根据所有有效简历数据的简历内容信息和简历形成时间信息，对所述有效简历数据进行分类存储，从而形成简历大数据库具体包括：

所述简历大数据形成模块对所述有效简历数据进行分类存储之前还包括对所有有效简历数据进行数据重复检测，将重复的有效简历数据进行合并处理；

所述简历大数据库形成模块获取所述有效简历数据包含的期望求职岗位信息和所述有效简历数据的最新修改编辑时间信息，以此分别作为所述简历内容信息和所述简历形成时间；

根据所述期望求职岗位信息和所述最新修改编辑时间信息，对所述有效简历数据进行多维分类标识，从而将所有有效简历数据组成简历大数据库。

5.如权利要求4所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述企业终端接入模块用于对猎头企业相应的企业终端进行认证，并根据认证结果，确定是否将所述企业终端接入到大数据网络中具体包括：当猎头企业相应的企业终端向所述企业终端接入模块发起的连接请求时，所述企业终端接入模块从所述连接请求中提取得到所述企业终端的企业身份信息；

根据所述企业身份信息，获取所述猎头企业的历史职位发布信息，对所述历史职位发布信息进行分析处理，判断所述猎头企业是否存在虚假职位发布情况；若存在，则确定所述企业终端不具备接入到大数据网络的权限；若不存在，则确定所述企业终端具备接入到大数据网络的权限，并将所述企业终端直接接入到大数据网络中。

6.如权利要求5所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述简历筛选模块通过所述大数据网络将所述企业终端发布的职位信息与所述简历大数据库进行对比，筛选出与所述职位信息匹配的简历数据具体包括：

所述简历筛选模块将从所述企业终端发布的职位信息中提取得到相应的职位信息名称，将所述职位信息名称与所述简历大数据库中所有有效简历数据的期望求职岗位信息进行语义相似性对比，从中选择满足预设语义相似性条件的有效简历数据；

从满足预设语义相似性条件的有效简历数据中，选择最新修改编辑时间信息满足预设时间条件的有效简历数据；

再对同时满足预设语义相似性条件和预设时间条件的有效简历数据的所有数据填写项与所述职位信息进行文本比对识别，以此筛选出与所述职位信息匹配的简历数据。

7.如权利要求6所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述用户对接模块根据所述简历筛选模块的筛选结果，与相应的用户终端进行通信对接，并向相应的用户终端定向推送通知消息具体包括：所述用户对接模块向所述简历筛选模块筛选出的简历数据对应的用户终端进行通信连接，并向对应的用户终端周期性推送通知消息，直到对应的用户终端向所述用户对接模块应答为止。

8.如权利要求7所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述用户对接模块向对应的用户终端周期性推送通知消息的推送周期是根据所述有效简历数据的最新修改编辑时间信息，用户在每个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数，用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，以及用户在软件内预约面试的次数和面试结果来进行调整，其具体过程为：

步骤S1，利用下面公式(1)，根据用户在每个推送周期内打开所述求职软件的次数以及用户历史打开每个推送周期内定向推送通知消息的次数，得到用户在每个推送周期内的求职需求程度值，

在上述公式(1)中，W(a)表示用户在第a个推送周期内的求职需求程度值；M(a)表示用户在第a个推送周期内打开用户终端上的求职软件的次数；S(a)表示用户在第a个推送周期内打开定向推送通知消息的次数；T(a)表示第a个推送周期的周期时间值；n表示从给用户使用求职软件到当前时刻为止总共经历的推送周期总个数；C₀表示求职需求单位时间阈值，当用户在单位时间内打开求职软件的次数和打开定向推送通知消息的次数的总和大于C₀时，则表示用户当前求职需求较大，用户当前求职需求较小；

表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；

步骤S2，利用下面公式(2)，根据用户在求职软件内预约面试的次数和面试结果，得到求职软件与用户之间的适配度，

在上述公式(2)中，P表示求职软件与用户之间的适配度，适配度的数值越大，表示求职软件越适合用户，此时则减小推送周期和增加推送的通知消息；F(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的面试结果反馈值，若面试成功，则F(k)＝1，若面试失败，则F(k)＝0；t₀(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的预约时刻；t(k)表示用户在求职软件内预约第k次面试的实际面试时刻；K表示用户在求职软件内预约面试的总次数；

步骤S3，利用下面公式(3)，根据用户在每个推送周期内的求职需求程度值、求职软件与用户之间的适配度以及有效简历数据的最新修改编辑时间信息，得到下一次进行定向推送通知消息的周期，

在上述公式(3)中，T(n+1)表示第n+1次进行定向推送通知消息的周期；T(1)表示第1次进行定向推送通知消息的周期；T₀表示预设初始推送通知消息的周期。

9.如权利要求7所述的服务猎头企业的SAAS个性化系统，其特征在于：

所述软件服务模块在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端使用相应软件服务的权限，并记录所述企业终端使用软件服务对应的日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息具体包括：

所述软件服务模块在所述企业终端接入到所述大数据网络后，赋予所述企业终端在所述大数据网络上使用相应软件服务对简历数据进行编辑处理的权限，并记录所述企业终端使用软件服务进行编辑处理对应的编辑流程日志信息，从而生成所述企业终端的个性化招聘流程信息。

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