[发明专利]岗位推荐方法、装置、设备、介质及程序产品

说明书

本公开提供一种岗位推荐方法，涉及招聘系统技术领域，可应用金融科技领域，包括：根据内部招聘需求设置岗位推荐属性；获取历史员工数据和历史岗位数据；根据所述历史员工数据、所述历史岗位数据和所述岗位推荐属性构建岗位推荐模型；将应聘员工的意向数据当前岗位数据输入所述岗位推荐模型，为所述应聘员工推荐岗位。本公开还提供一种岗位推荐装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及招聘系统技术领域，可应用金融科技领域或其他领域，具体涉及一种岗位推荐方法、装置、设备、介质及程序产品。

背景技术

随着网络应用的普及，人们在求职时也越来越多的借助于招聘公司的招聘网站或者第三方招聘网站投递简历、寻找工作。网站能提供的岗位非常丰富，求职者如何快速在丰富的岗位中找到适合自己求职意向的岗位，变成为亟待解决的问题。

现有的岗位推荐技术主要是基于协同过滤，即以自身条件、诉求相似用户的投递情况来分析获取用户可能感兴趣的岗位。在实现本公开构思的过程中，发明人发现该岗位推荐方法更多地基于应聘者的使用习惯、意愿、评分来进行岗位推荐，适用于企业对外招聘，而企业内部招聘与外部招聘有区别，该岗位推荐方法不能很好地满足内部招聘需求。

公开内容

有鉴于此，本公开一方面提供一种岗位推荐方法，包括：根据内部招聘需求设置岗位推荐属性；获取历史员工数据和历史岗位数据；根据所述历史员工数据、所述历史岗位数据和所述岗位推荐属性构建岗位推荐模型；将应聘员工的意向数据和当前岗位数据输入所述岗位推荐模型，为所述应聘员工推荐岗位。

根据本公开的实施例，其中，所述根据内部招聘需求设置岗位推荐属性包括：按照工作机构、工作地点、专业条线、员工素质和基本要求五个维度设置所述岗位推荐属性，其中，所述工作机构、工作地点、专业条线和基本要求都包括员工意向属性和员工经历属性，所述员工素质包括工作年限属性、置业资格认证水平属性和年度考核属性；为各个维度及各个属性分别分配权重。

根据本公开的实施例，其中，所述获取历史员工数据包括：获取内部招聘员工收藏岗位与自身信息的匹配数据和内部招聘员工不感兴趣的岗位与自身信息的匹配数据作为所述历史员工数据。

根据本公开的实施例，其中，所述获取历史岗位数据包括：获取成功完成内部招聘的员工信息与岗位信息的匹配数据和被岗位拒绝的员工信息与岗位信息的匹配数据作为得到历史岗位数据。

根据本公开的实施例，其中，所述根据所述历史员工数据、所述历史岗位数据和所述岗位推荐属性构建岗位推荐模型包括：基于支持向量机学习方法，以所述历史员工数据、所述历史岗位数据和所述岗位推荐属性对回归模型进行训练，得到所述岗位推荐模型。

根据本公开的实施例，其中，所述根据所述历史员工数据、所述历史岗位数据和所述岗位推荐属性构建岗位推荐模型还包括：清理所述历史员工数据和所述历史岗位数据中不满足所述基本要求的数据；对清除后的数据进行归一化，采用归一化后的数据训练得到所述岗位推荐模型。

根据本公开的实施例，基于自然语言处理技术与所述应聘员工进行交互，获得所述应聘员工的员工数据。

根据本公开的实施例，在所述为所述应聘员工推荐岗位之后，所述方法还包括：获取对推荐岗位的反馈数据；根据所述反馈数据对所述岗位推荐模型进行优化。

根据本公开的实施例，其中，所述获取对推荐岗位的反馈数据包括：基于自然语言处理技术与所述应聘员工进行交互，获取所述应聘员工对所述推荐岗位感兴趣的程度作为所述反馈数据。

根据本公开的实施例，其中，所述获取对推荐岗位的反馈数据包括：获取企业是否通过所述应聘员工对所述推荐岗位的应聘；将应聘结果作为所述反馈数据。