[發明專利]專家匹配方法和裝置以及存儲介質

在審

• 申請號: 201711090934.9
• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107908704A
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 智強;霍東云;崔星漢
• 申請（專利權）人: 北京賽時科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京易光知識產權代理有限公司11596
• 代理人: 崔曉光

技術領域

本發明涉及對專家的需求匹配。

背景技術

人才是重要的資源，如何找到好的專家人才對企業至關重要。目前企業有需求時，往往只能靠領導或員工的親朋好友介紹，或者到招聘求職網站上自行用關鍵詞(例如年齡、學歷、工作內容等)進行搜索，或者坐等求職者投送簡歷。這些方法的效率都不高，而且有時結果因主觀性較強而不盡人意。

發明內容

本發明鑒于現有技術的以上問題提出，用以克服或緩解現有技術中存在的一項或更多項問題，至少提供一種有益的選擇。

為了實現以上的目的，根據本發明的一個方面，提供了一種專家匹配方法，包括：專家數據獲取步驟，獲取專家數據，所述專家數據包括各專家的簡歷信息和各該專家的作品信息；專家數據分類步驟，按照技術領域,根據所述作品信息對各所述專家進行分類；專家關鍵詞矢量構建步驟，針對所獲得的各個分類，確定各專家的關鍵詞矢量，所述關鍵詞量矢中包括的關鍵詞基于該專家自身的簡歷以及該專家在該類別的作品的內容。

根據本發明的又一個方面，提供了一種專家匹配方法，包括：專家數據獲取單元，獲取專家數據，所述專家數據包括各專家的簡歷信息和各該專家的作品信息；專家數據分類單元，按照技術領域,根據所述作品信息對各所述專家進行分類；專家關鍵詞矢量構建單元，針對所獲得的各個分類，確定各專家的關鍵詞矢量，所述關鍵詞量矢中包括的關鍵詞基于該專家自身的簡歷以及該專家在該類別的作品的內容。

根據本發明的另一方面，提供了一種存儲介質，存儲有計算機軟件，在被處理器解釋或編譯后執行時，可以使所述處理器實現所要求權利的方法。

根據本發明的實施方式，可以更快更準確地尋找到合適的專家。

附圖說明

圖1示出了依據本發明一種實施方式的專家匹配方法的示意性流程圖。

圖2示出了依據本發明一種實施方式的專家匹配裝置的示意性方框圖。

具體實施方式

圖1示出了依據本發明一種實施方式的專家匹配方法的示意性流程圖。如圖1所示，依據本發明的一種實施方式，首先在步驟S101，獲取專家數據，所述專家數據包括各專家的簡歷信息和各該專家的作品信息，作品信息可以包括作品的概要或作品的內容(在本文中，作品的概要和作品的內容一并稱為作品內容)。然后在步驟S102，對專家數據進行分類，即，按照技術領域,根據所述作品信息對各所述專家進行分類。在步驟S103，構建專家關鍵詞矢量，即針對所獲得的各個分類，確定各專家的關鍵詞矢量，所述關鍵詞量矢中包括的關鍵詞基于該專家自身的簡歷以及該專家在該類別的作品的內容。如果一個專家被分入多個類別，則有多個關鍵詞矢量。在步驟S104，獲取對專家的需求信息。在步驟S105，確定需求信息所涉及的技術領域；在步驟S106，根據所涉及的技術領域，確定所述需求信息的關鍵詞矢量，所述需求信息的關鍵詞矢量包括多個關鍵詞和各所述關鍵詞的權重。如果該需求信息被分入多個技術領域，則獲得多個關鍵詞矢量。然后，在步驟S107，進行需求信息的關鍵詞矢量與各類別專家的關鍵詞矢量的匹配，從而為各需求找到適合的專家。

更具體地，在步驟S101收集專家的簡歷信息和作品信息。例如收集專家A的信息和專家A的作品；然后在步驟S102中，根據所收集的作品對專家進行分類。這可以通過例如聚類的方法進行。在一種實施方式中，例如對于專家A，如果收集的作品為“淺論CAD作圖”、“CAD精確作圖的幾點體會”、“基于AutoCAD平臺的機械制圖考試軟件的開發”、“計算機輔助設計(CAD)上機測試題庫及其管理系統研究與開發”，則可以根據聚類法、詞頻法等提取這些作品內容或概要中的關鍵詞，例如CAD、軟件、考試、機械制圖、開發等。根據這些關鍵詞進行分類。也可以根據其整體的技術領域領域進行分類。可以采用本領域現在知悉以及未來可能知悉的各種方法來進行分類。一個專家可能會被分入多個技術領域。一方面是現在很多學科之間具有交叉，另一方面是有些專家自身多才多藝。因而根據本發明的一種實施方式，還包括簡歷重構步驟108，根據其作品,按類別對專家的簡歷進行重構。重構可以包括分割、添加、細化。分割是將一份簡歷分成兩份簡歷，分別對應不同的技術領域。添加是將簡歷中不夠完善的履歷信息、著作情況、真正擅長事項等進行完善。細化是根據作品信息對其技術領域的細化。例如法學專家可以細化為刑法類專家、民法類專家、憲法類專家。而民法類專家可以更細化為合同法專家、婚姻法專家、勞動法專家等。