[发明专利]一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法

说明书

本发明提供了一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法，包括，获取企业岗位空缺的岗位信息与待业状态的劳动人员的简历；确定岗位信息和简历信息的关键词及其权重；对岗位信息的关键词分配权重生成检索规则；计算简历信息的关键词及其权重与检索规则的相似度；获取简历推荐列表中的人员的原岗位信息；根据岗位向量和原岗位向量计算岗位与原岗位的相似度；选择岗位与原岗位相似度最高的五位待业的劳动人员最终推荐给企业。本发明提供的一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法，能够针对企业对岗位的需求信息进行智能匹配，并且能够更准确的推荐合适的简历信息给企业，节约了企业和求职者的精力，提高效率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法。

背景技术

随着招聘和求职的需求量不断增大，传统的一些收集信息的渠道，如专人登记等，己不能满足需要。信息的全球化和网络的高速发展，带来了全新的求职和招聘模式——网络招聘。各种招聘网站层出不穷，网络化的社交方式也提供了良好的人力资源平台，由于网络招聘平台信息的丰富性以及操作的便利性，越来越多的求职者通过网络招聘平台查询合适的招聘职位信息进行求职。

目前的网络招聘平台求职的方法是：招聘企业在招聘平台上发布招聘信息，招聘信息被存储在网络招聘平台的招聘职位数据库中，求职者在求职时通过网络招聘平台在职位数据库中检索查找合适的招聘职位，然后投递简历，以等待招聘企业的回复。

然而，求职者在现有的招聘平台上求职时，由于求职简历与招聘职位不能实现智能精确匹配，因此，求职者需要在大量的招聘信息中人工查找检索合适的职位。为了找到适合自己的职位，通常需要花费大量的时间和精力来查找，求职效率低下。企业通常需要大量的时间来找到合适空缺岗位的人才，长期的岗位空缺，给企业带来极大的不便。

发明内容

本发明提供了一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法，能够针对企业对岗位的需求信息进行智能匹配，并且能够更准确的推荐合适的简历信息给企业，节约了企业和求职者的精力，提高效率。

本发明采用如下技术方案：

一种基于大数据的人力资源智能匹配、推荐的方法，包括，

获取企业岗位空缺的岗位信息，获取待业状态的劳动人员的简历，将待业状态的劳动人员的简历储存与待业简历数据库中；

对岗位信息和待业状态的劳动人员的简历信息进行分词，并根据分词得到的词频确定关键词及其权重；

获取岗位信息的关键词，对岗位信息的关键词分配权重，以生成检索规则；

在待业简历数据库中检索，计算简历信息的关键词及其权重与检索规则的相似度，将相似度大于阈值的简历按相似度从大到小的顺序排列形成简历推荐列表；

获取简历推荐列表中待业状态的劳动人员在原单位的岗位信息，并标记为原岗位信息；

对岗位信息和多个原岗位信息向量化，得到岗位向量和原岗位向量，根据所述岗位向量和原岗位向量计算岗位与原岗位的相似度；

选择岗位与原岗位相似度最高的五位待业的劳动人员的简历作为最终匹配的简历推荐给企业。

进一步地，所述企业岗位空缺的岗位信息为，企业在招聘网站上发布的招聘信息或企业离职人员的岗位信息。

进一步地，所述对岗位信息和待业状态的劳动人员的简历信息进行分词，包括：采用分词算法对岗位信息或待业状态的劳动人员的简历信息进行分词，并统计岗位信息或待业状态的劳动人员的简历信息中每个词的词频，取词频最大五个词为关键词，以关键词的词频作为权重。

进一步地，所述对岗位信息的关键词分配权重，包括：将岗位信息中每个关键词的词频作为每个关键词的权重，对岗位信息的关键词按照其权重从大到小进行排序。