[發明專利]一種面向校園招聘的簡歷篩選方法

有效

• 申請號: 202010423601.9
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111598462B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 姚俊峰;張思潔
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06F40/194;G06F40/284
• 代理公司: 北京金咨知識產權代理有限公司 11612
• 代理人: 嚴業福

本發明提供一種面向校園招聘的簡歷篩選方法，具體方法包括：制定校招簡歷模板，確立組成模塊與指標；導入簡歷數據與評估數據；模塊內分數計算，對應聘者的客觀能力進行分段評估或線性評估，使用TF?IDF法對應聘者的主觀描述文字，包括項目工作描述以及實習工作描述進行文本匹配度計算；使用層次分析法(AHP)設定指標間的標度值，并計算各模塊與指標的權重；使用TOPSIS法計算應聘者得分與理想解的距離，并依此對應聘者的匹配度進行排序。

技術領域

本發明涉及信息技術領域，具體地，涉及一種面向校園招聘的簡歷篩選方法。

背景技術

傳統的招聘流程中，需要大量的招聘官人工地負責多次面試與篩選的流程，這會耗費大量的人力與時間。

為了使得簡歷篩選流程更加智能化，一些學者采用了不同的篩選模型來進行簡歷的信息提取與分數計算，但是都有一定的欠缺：有些模型沒有詳細指出簡歷中所有指標的計算方法，因而無法計算最終匹配結果；有些模型僅僅對簡歷中的長文本描述計分，或僅僅對客觀指標進行計分，考量內容不夠全面；有的模型采用直接設定權重的方法，缺乏客觀科學性；有的模型僅建立針對某個特定崗位的篩選模型，缺乏普遍應用性；多數模型的指標建立不適用于校招的人才招聘需求。

發明內容

鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，提供一種面向校園招聘的簡歷篩選模型與算法。本發明采用的方案如下所述：

第一，制定校招簡歷模板。包括制定各組成模塊與模塊內指標。簡歷模板包含個人信息、教育背景、項目經歷、實習經歷、個人榮譽、技能水平、學生工作共七個主要構成模塊，各模塊內部包含若干項具體考察指標。

第二，導入簡歷數據與評估數據。

第三，模塊內分數計算。其中包括：

若該指標為客觀填空項，則依據評估數據，實行分層計分或線性計分。

若該指標為主觀描述項，則采用TF-IDF算法，計算公司崗位要求與應聘者描述文本的文本相似度。

對項目經歷與實習經歷模塊，通過線性加權綜合法計算模塊總分。

第四，進行模塊與指標權重計算，其中包括：采用層次分析法(AHP)進行模塊與指標權重計算，其中包括：建立層次結構模型；采用1-9分標度法制定指標間標度；構造判斷(成對比較)矩陣；進行層次排序及其一致性檢驗，若通過檢驗則計算生成權重，否則重新構造判斷矩陣并再次進行一致性檢驗，直至檢驗通過為止；對項目經歷與實習經歷模塊，通過線性加權綜合法計算模塊總分；

第五，進行匹配度計算與排序，其中包括：將每個應聘者的指標分數排列成向量；向量規范化，計算規范決策矩陣；構造加權規范陣；確定正理想解和負理想解；計算各應聘者分數向量到正理想解和負理想解的距離；計算各分數向量的排序指標值，并由大到小排列優劣次序，即為應聘者匹配度排序。

本發明的有益效果為：提供一種面向校園招聘的簡歷篩選方法，設立適合校招綜合人才篩選規則的、詳細到每個指標的簡歷模板與計分方法，采用AHP使得權重值設定更加合理，采用TOPSIS使得匹配度計算結果更加合理。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯：

圖1示出了本申請實施例提供的校園招聘簡歷篩選方法的流程示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發明，而非對該發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與發明相關的部分。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。