[发明专利]基于互联网的分布式异步人才服务反射式匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于互联网的分布式异步人才服务反射式匹配方法，包括数据接入模块、分布式匹配计算集群和数据派发模块三大部分，其中：在数据接入模块中设有求职招聘行为数据库和简历职位业务数据库，在分布式匹配计算集群中设有活跃用户缓存、全部简历/职位数据缓存、活跃用户的简历/职位数据缓存、分布式正向匹配运算器和分布式逆向匹配运算器，在数据派发模块设有新增结果数据库和现有结果数据库。在互联网的人才信息服务系统中，本发明通过捕捉用户行为，实时采集人才及职位信息，实现海量简历与职位数据的实时精准匹配，从而有效地挖人才和满足用人方的需求，并能够主动服务活跃用户，减少对非活跃用户的服务占比，大大提高服务效率。

主权项

1.一种基于互联网的分布式异步人才服务反射式匹配方法，其特征在于：包括数据接入模块、分布式匹配计算集群和数据派发模块三大部分，其中：在数据接入模块中设有求职招聘行为数据库和简历职位业务数据库，在分布式匹配计算集群中设有活跃用户缓存、全部简历/职位数据缓存、活跃用户的简历/职位数据缓存、分布式正向匹配运算器和分布式逆向匹配运算器，在数据派发模块设有新增结果数据库和现有结果数据库，具体步骤如下：A、在数据接入模块中：a、录入用户交互行为数据：新用户登录系统后，根据自己的需要，分别在简历/职位录入这个页面中录入自己的简历/职位业务数据，并保存在简历职位业务数据库中；或在求职招聘行为数据这个页面中录入求职招聘行为数据，并保存在求职招聘行为数据库中；用户匹配/查找这些录入的交互行为数据，数据接入模块会将该用户标记为活跃用户群体，然后将这些交互行为数据输入分布式匹配计算集群；b、用户录入/更新的简历/职位数据：如用户需要更新自己的信息，则用户会录入/更新自己的简历/职位数据，并保存，数据接入模块将这些新用户及发生资料变更用户的简历/职位数据也输入分布式匹配计算集群；B、在分布式匹配计算集群中：a、将由数据接入模块接收到的用户交互行为数据作为标记来标记活跃用户，并将这些标记的用户加入活跃用户缓存，并将活跃用户缓存中的用户按加入时间进行排序，当活跃用户缓存中的用户数大于缓存容量时，最早加入活跃用户缓存的用户将被从活跃用户缓存中排除掉，以这种淘汰机制来保持活跃用户缓存中的用户活跃性；匹配计算会针对这些活跃用户，提高效率；b、将由数据接入模块接收到的用户录入/更新的简历/职位数据加入到全部简历/职位数据缓存中；c、将活跃用户缓存与全部简历/职位数据缓存进行数据映射，生成活跃用户的简历/职位数据缓存，在活跃用户的简历/职位数据缓存中过滤掉了不具有业务时效性的数据；d、将新录入的简历/职位数据作为匹配对象，将活跃用户的简历/职位数据缓存中的每条数据作为被匹配对象以同步的方式同时输入分布式正向匹配运算器中的筛选匹配运算单元，进行筛选匹配运算，得到新录入的用户数据，该新录入的用户数据与活跃用户的简历/职位数据缓存中的其他活跃用户数据组在业务上进行最具相关性的排序，即需要的新匹配结果，最后将该新匹配结果作为新增数据输入给数据派发模块；此步骤使用同步的方式进行运算，能使正在操作的用户第一时间获得最新的新匹配结果；分布式的可拓展结构，优先选择空闲运算单元进行数据运算的负载平衡方式，能根据实际应用场景配置部署；e、将新录入的简历/职位数据作为被匹配对象，将活跃用户的简历/职位数据缓存中的每条数据作为匹配对象，以异步的方式输入分布式逆向匹配运算器中的筛选匹配运算单元，进行筛选匹配运算，得到其他活跃用户简历/职位数据，该其他活跃用户简历/职位数据与活跃用户的简历/职位数据缓存中的新增简历/职位数据在业务上进行相关性排序，得到变化结果，并将此变化结果作为更新数据输入数据派发模块；此运算方式为反射式运算，反射式运算使每一个活跃用户的匹配结果随着系统中更新的简历/职位数据的变化而变化，也就是使每一个活跃用户都能够查看到系统中任一简历或职位变化之时对他们匹配结果产生的变更；此步骤使用异步的方式进行运算，是基于系统中每个用户的简历/职位数据的变更在时间上具有随机性和互不相关性，也就是绝大多数用户并不知道其他用户的简历/职位数据的变更时间，所以对最新匹配结果的实时性要求不高；反射式运算单元采用分布式结构能使反射式运算并发进行，优先选择低负载运算单元的负载均衡策略更能提高匹配运算能力；C、在数据派发模块中：a、定时将分布式匹配计算集群 中的活跃用户缓存与数据派发模块中的活跃用户缓存进行数据同步，得到排序数据，保证数据派发模块中的活跃用户缓存中数据的时效性；b、将由分布式匹配计算集群输入的新增数据按照活跃用户缓存中的用户顺序存入分布式结果缓存中，当从分布式匹配计算集群收到更新数据时，刷新分布式结果缓存中对应的数据；为每个可能对此份新数据感兴趣的用户准备好最新的匹配结果，等待提取；c、当用户需要匹配结果时，直接从分布式结果缓存中输出数据，用户获取结果，而无需等待实时的数据计算返回，达到用户体验与数据实时性上的平衡；由此每个进入本系统、希望获得人力资源服务的用户，都能够第一时间直接获得到最新的为其独家定制精准资源推荐。