[发明专利]一种信息匹配度的确定方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种信息匹配度的确定方法及系统，尤其涉及一种基于大数据分析的企业文化匹配度评定方法及系统。

背景技术

企业文化是企业在长期的经营活动中所形成的共同价值观念、行为准则、道德规范，以及体现这些企业精神的人际关系、规章制度、办公场所、产品与服务等事项和物质因素的集合。二十一世纪是文化管理时代，是文化致富时代。企业文化的重要性将是企业的核心竞争力所在，是企业管理最重要的内容。拥有了自己的文化，才能使企业具有生命的活力，具有真正意义上人格的象征。

企业文化的凝聚力能通过建立共同的价值观念、企业目标，把员工凝聚在企业周围，企业文化的重要性使员工具有使命感和责任感，自觉地把自己的智慧和力量汇聚到企业的整体目标上，把个人的行为统一于企业行为的共同方向上，从而凝结成推动企业发展的巨大动力。

随着现代企业管理方法的发展，越来越多的企业开始注重企业文化建设，并渐渐将企业文化认同加入到招聘环节中，甚至将企业文化作为能否入职的一项必要因素。同时，随着越来越个性的90后等新生代职场力量的涌入，更多的求职者也不再单单只是考察企业的薪资一项指标，而更多的开始关注企业氛围、地理位置、办公环境等其他一系列软性条件。无论是企业还是求职者，都开始越来越重视企业的文化和氛围。

在互联网高速发展的今天，大量的企业也处于高速发展期，企业的规模不断膨胀，而如何将原始小团队的核心价值观融入到企业文化中，使企业不会由于外部不同文化新个体的加入而稀释企业的原有文化，成为人力资源中亟待解决的问题。

招聘作为企业人才甄选的第一道关卡，如何识别候选人符合公司的文化，寻找能在公司中能够持续稳定地贡献力量的潜在候选人，成为招聘专员的一项重要工作职责。对于候选人与企业文化的匹配度，目前很大程度还是依赖面试环节中招聘专员的主观判断，而面试环节往往耗时耗力，且主观因素较重，需要招聘专员对企业文化有深度的把握，并具有甄别人选的经验和技能，不可控因素较大，且无法批量复制。

很多企业都存在各项评定很优秀的候选人，也通过了层层面试，但由于与企业价值观不符，而被迫淘汰的情况。根据历史经验，这类人员即使勉强进入公司，由于与公司的目标和价值理念有较大偏差，其离职率一般也较高，平均在岗时间不到一年就会离开，给企业带来更大的损失(如：培训成本、未选用正确的人而丧失的机会成本等)。

在几年前大数据技术尚未成熟时，通过计算机分析简历数据还极其复杂和繁琐。首先，简历中仅有部分纯结构化的字段，大量的是文字性的自然语言描述，计算机无法有效提取其中有价值的信息；其次，简历中可提取的特征项多达上百项，进行向量运算时则达到上千纬度，再加上动辄几百万的数据样本，要分析的矩阵是极其庞大的，以原有的机器速度和软件结构难于支持如何庞大的数据分析，即使能够分析，其时效性也难于保障。

随着大数据技术、机器学习算法和自然语言处理技术的发展，分析海量数据成为可能，而简历中的数据价值也在不断被挖掘，使我们可以通过大数据分析的技术手段来识别候选人是否符合企业文化。

可见，现有技术中，存在人工劳动量大、可靠性低和精准性差等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述缺陷，提供一种信息匹配度的确定方法及系统，以解决现有技术中大量数据需要人工处理导致处理结果可靠性低的问题，达到提升可靠性的效果。

本发明提供一种信息匹配度的确定方法，包括：基于所述信息所属单元，提取所属单元下的单元样本，根据预设条件进行筛选、权重分配，得到与预设条件适配的所述单元样本的筛选结果；对所述筛选结果进行数据加工、数据降噪，得到所述单元样本的数据矩阵；对所述数据矩阵运用相应建模算法，得到与所属单元适配的单元模型；基于所述单元模型，对所述单元样本进行计算，得到单元样本与所属单元的所述信息对应的匹配结果。

可选地，基于所述信息所属单元，提取所属单元下的单元样本，根据预设条件进行筛选、权重分配，得到与预设条件适配的所述单元样本的筛选结果，包括：加载所述单元中与所述信息适配的所有子信息；基于所属单元模型的预设条件进行筛选，得到与预设条件适配的筛选结果；按预设类别，对所述所有子信息进行分类，得到包含多类信息的分类结果；提取所属单元下，符合预设标准的关键单元样本特征，得到关键单元样本特征集合；将所属单元下的每个所述单元样本与预设标准对比，得到每个所述单元样本的所述标准权重；基于评测方法，得到所述单元样本的附加特征属性的评测模型。