[发明专利]一种基于招聘大数据的职业测评方法和系统

权利要求书

1.一种基于招聘大数据的职业测评方法，其特征在于，包括：

采集相关招聘信息；对所述招聘信息进行数据预处理，获取所述招聘信息对应的数据集；

对所述数据集进行文本挖掘，获取对平均薪资有影响的关键词及所述关键词对应的平均薪资；

将应聘者的信息代入预先构建的用于薪资预测的Lasso回归模型，获取所述应聘者的薪资预期值；

根据所述关键词和所述Lasso回归模型的回归系数，确定应聘者的职业测评方案；通过所述职业测评方案对所述应聘者进行职业测评。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述招聘信息进行数据预处理，获取所述招聘信息对应的数据集，包括：

从招聘平台定时抓取相关招聘信息；

对所述招聘信息进行数据清洗和数据预处理，获取所述招聘信息对应的数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据集进行文本挖掘，获取对平均薪资有影响的关键词，包括：

对所述数据集中的文本类型变量，运用文本分析的方法，对职位的要求及对应的平均薪资的影响进行分析，获取对平均薪资有影响的关键词。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的用于薪资预测的Lasso回归模型，通过所述招聘信息对应的数据集进行训练和测试。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关键词和所述Lasso回归模型的回归系数，确定应聘者的职业测评方案，具体包括：

从所述关键词中选择表示应聘者平均薪资的关键词，所述关键词包括但不限于教育水平、工作年限、职业素养、工作经验和软件掌握情况；

将所述回归系数作为教育水平和工作年限的权重；将所述关键词对应的平均薪资作为职业素养、工作经验和软件掌握情况的权重；并对所述权重进行标准化处理；

根据所述关键词、回归系数和权利，确定应聘者的职业测评方案。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述职业测评方案对所述应聘者进行职业测评，包括：

根据所述测评方案，对应聘者的信息包含的各个方面进行打分，获取应聘者的职业测评分数。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述Lasso回归模型，获取应聘者的建议薪资。

8.一种基于招聘大数据的职业测评系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集相关招聘信息；对所述招聘信息进行数据预处理，获取所述招聘信息对应的数据集；

挖掘模块，用于对所述数据集进行文本挖掘，获取对平均薪资有影响的关键词；

薪资预期值获取模块，用于将应聘者的信息代入预先构建的用于薪资预测的Lasso回归模型，获取所述应聘者的薪资预期值；

职业测评模块，用于根据所述关键词和所述Lasso回归模型的回归系数，确定应聘者的职业测评方案；通过所述职业测评方案对所述应聘者进行职业测评。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，职业测评模块，包括：

关键词选择子单元，用于从所述关键词中选择表示应聘者平均薪资的关键词，所述关键词包括但不限于教育水平、工作年限、职业素养、工作经验和软件掌握情况；

标准化处理子单元，用于将所述回归系数作为教育水平和工作年限的权重；将所述关键词对应的平均薪资作为职业素养、工作经验和软件掌握情况的权重；并对所述权重进行标准化处理；

测评方案确定子单元，用于根据所述关键词、回归系数和权利，确定应聘者的职业测评方案。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，职业测评模块，包括：

测评分数获取子单元，用于根据所述测评方案，对应聘者的信息包含的各个方面进行打分，获取应聘者的职业测评分数。

11.根据权利要求8或10所述的系统，其特征在于，还包括：

建议薪资获取模块，用于通过所述Lasso回归模型，获取应聘者的建议薪资。