[发明专利]数据分析系统及方法

权利要求书

1.一种数据分析系统，用于分析判断求职者与目标岗位匹配程度，其特征在于，包括：

基础资料获取单元，获取求职者在公司登记的基础数据，得到基础资料；

公开资料获取单元，爬取在公开网络上的与求职者有关的数据，得到公开资料；

面试记录单元，用于记录面试时求职者与面试官的对话文本，得到面试资料；

数据预处理单元，分类并匹配所述基础资料、公开资料以及面试资料中数据的属性和属性的值，得到多个待匹配特征；

数据分析单元，处理所述多个待匹配特征，输出求职者与目标岗位的匹配程度分数。

2.如权利要求1所述的数据分析系统，所述数据预处理单元包括：

文本分类单元，用于将所述基础资料、公开资料以及面试资料按照语义分类，得到与判断岗位匹配程度有关的文本的属性；

数值匹配单元，用于将所述文本的属性与其对应的数值匹配，得到待匹配特征。

置信度计算单元，用于分析所述待匹配特征的可信度，生成置信度分数。

3.如权利要求2所述的数据分析系统，所述数据分析单元还包括面试培训分析单元，用于：

获取多个申请同一职位的求职者的匹配程度分数；

将各个求职者的匹配程度分数按照降序排序；

对排在前面的第一阈值范围内的求职者，进行面试培训分析，得到面试培训分数；

对面试培训分数超过第二阈值的求职者，做出需要进行再一次面试的提示。

4.如权利要求3所述的数据分析系统，所述数据分析单元还用于，根据求职者第二次面试的记录，更新该求职者的匹配程度分数。

5.一种用于训练如权利要求1所述的数据分析系统的训练方法，所述方法包括：基于以下损失函数调整所述数据分析系统的参数：

y_i是词向量的目标序列(y_i1，y_i2，y_i3，…y_ic)

P_ij是i元素在j分类的概率，τ是超参数。

6.一种数据分析方法，用于分析判断求职者与目标岗位匹配程度，其特征在于，包括：

获取求职者在公司登记的基础数据，得到基础资料；

爬取在公开网络上的与求职者有关的数据，得到公开资料；

记录面试时求职者与面试官的对话文本，得到面试资料；

分类并匹配所述基础资料、公开资料以及面试资料中数据的属性和属性的值，得到多个待匹配特征；

处理所述多个待匹配特征，输出求职者与目标岗位的匹配程度分数。

7.如权利要求6所述的数据分析方法，所述分类并匹配所述基础资料、公开资料以及面试资料中数据的属性和属性的值，得到多个待匹配特征包括：

将所述基础资料、公开资料以及面试资料按照语义分类，得到与判断岗位匹配程度有关的文本的属性；

将所述文本的属性与其对应的数值匹配，得到待匹配特征。

分析所述待匹配特征的可信度，生成置信度分数。

8.如权利要求7所述的数据分析方法，还包括：

获取多个申请同一职位的求职者的匹配程度分数；

将各个求职者的匹配程度分数按照降序排序；

对排在前面的第一阈值范围内的求职者，进行面试培训分析，得到面试培训分数；

对面试培训分数超过第二阈值的求职者，做出需要进行再一次面试的提示。

9.如权利要求8所述的数据分析方法，还包括，根据求职者第二次面试的记录，更新该求职者的匹配程度分数。

10.如权利要求6所述的数据分析方法，所述处理所述多个待匹配特征，输出求职者与目标岗位的匹配程度分数是利用神经网络算法实现的，包括依次连接的输入层、特征层、卷积层、池化层、非线性变换层和分类层。