[發明專利]一種智能云面試的數據處理方法和裝置

有效

• 申請號: 202210013851.4
• 申請日: 2022-01-06
• 公開（公告）號: CN114418366B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 徐勇;石李虹;劉作來;李井娜
• 申請（專利權）人: 北京博瑞彤蕓科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06F40/289;G06F16/33;G10L15/18;G10L15/26
• 代理公司: 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 殷炳蕾

1.一種智能云面試的數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取面試者的第一客戶端發送的第一報文數據；

當所述第一報文數據的報文類型為職位申請報文類型時，執行對應的第一職位個人云面試會話事件，并為通過個人云面試的面試者生成對應的第一個人備案數據并保存；

根據預設的集體面試模式，為每個職位信息已通過個人云面試的面試者分配集體面試時間段，生成對應的第一職位時間段數據；所述第一職位時間段數據包括第一起始間數據和第一結束時間數據；

當所述第一職位時間段數據不為空時，向對應職位的所有已通過個人云面試的面試者的所述第一客戶端發送攜帶了所述第一職位時間段數據的第一職位集體面試通知數據；

在各個所述第一職位時間段數據規定的時間范圍內，完成對應職位的集體云面試處理，生成對應的第一集體面試報告數據集合；

將所述第一集體面試報告數據集合向業主方的第二客戶端發送；并將所述第二客戶端回發的反饋報文信息作為當前反饋報文數據；若所述當前反饋報文數據的報文類型為集體面試結果通知報文類型，則從所述當前反饋報文數據中提取出最終錄取名單信息生成對應的第一錄取名單數據；并根據所述第一錄取名單數據向對應面試者的所述第一客戶端發送第一職位錄取通知數據；

其中，所述當所述第一報文數據的報文類型為職位申請報文類型時，執行對應的第一職位個人云面試會話事件，并為通過個人云面試的面試者生成對應的第一個人備案數據并保存，具體包括：

當所述第一報文數據的報文類型為職位申請報文類型時，將預設的個人信息錄入接口向對應的所述第一客戶端推送；并接收從所述第一客戶端回發的第一個人數據；所述第一個人數據包括第一用戶標識數據、第一用戶姓名數據、第一用戶身份標識數據、第一用戶通訊編碼數據、第一個人簡歷數據、第一申請公司名稱數據、第一申請職位名稱數據和第一用戶職業愿景數據；

將預設的能力測評試題數據集合向所述第一客戶端推送；并接收從所述第一客戶端回發的第一答題數據集合；并根據所述能力測評試題數據集合對應的試題答案和分值數據集合，對所述第一答題數據集合進行個人能力測評試題評分和總分累計處理，生成對應的第一個人能力測評總分數據；

參考所述第一個人數據進行個人提問信息準備，生成由一個或多個第一提問問題數據組成的第一提問問題數據集合；并將所述第一提問問題數據集合向所述第一客戶端推送；并接收從所述第一客戶端回發的第一提問應答數據集合；并根據所述第一提問應答數據集合進行個人綜合評價處理，生成對應的第一個人綜合評價數據；

根據所述第一申請公司名稱數據和所述第一申請職位名稱數據，從預設的業主知識庫中提取對應的業主公司及職位介紹信息，生成對應的第一公司介紹數據和第一職位介紹數據；并將所述第一公司介紹數據和所述第一職位介紹數據向所述第一客戶端推送；

當所述第一個人 能力測評總分 數據超過預設測評閾值且所述第一個人綜合評價數據達到預設綜評要求時，將當前面試者視作為與所述第一申請職位名稱數據對應的已通過個人云面試的面試者，并由所述第一個人數據、所述第一個人能力測評總分數據和所述第一個人綜合評價數據組成對應的所述第一個人備案數據并保存；

所述根據預設的集體面試模式，為每個職位信息已通過個人云面試的面試者分配集體面試時間段，生成對應的第一職位時間段數據，具體包括：

當所述集體面試模式為業主選定模式時，定期對各個職位信息進行輪詢，并將當前被輪詢的職位信息記為當前職位信息；獲取與所述當前職位信息對應的所述第一個人備案數據的數量生成對應的當前職位預篩人數；并將所述當前職位信息和所述當前職位預篩人數向業主方的第二客戶端發送；并將所述第二客戶端回發的反饋報文信息作為當前反饋報文數據；若所述當前反饋報文數據的報文類型為集體面試時間段設置報文類型，則從所述當前反饋報文數據中提取出起始、結束時間信息生成對應的所述第一起始間數據和所述第一結束時間數據；并由所述第一起始間數據和所述第一結束時間數據，組成對應的所述第一職位時間段數據；

當所述集體面試模式為動態選定模式時，定期對各個職位信息進行輪詢，并將當前被輪詢的職位信息記為當前職位信息；獲取與所述當前職位信息對應的所述第一個人備案數據的數量生成對應的當前職位預篩人數；若所述當前職位預篩人數超過預設的與當前職位信息對應的集體面試人數閾值時，按預設的集體面試排班規則生成對應的所述第一起始間數據和所述第一結束時間數據；并由所述第一起始間數據和所述第一結束時間數據，組成對應的所述第一職位時間段數據；

所述在各個所述第一職位時間段數據規定的時間范圍內，完成對應職位的集體云面試處理，生成對應的第一集體面試報告數據集合，具體包括：

對各個所述第一職位時間段數據與當前系統時間的匹配關系進行持續輪詢；若當前輪詢的所述第一職位時間段數據的所述第一起始間數據不晚于所述當前系統時間，則執行對應職位的第一職位集體云面試會話事件；并在所述第一職位集體云面試會話事件的執行過程中，對參與當次集體云面試的所有面試者的語音數據進行接收，生成多個第一語音數據序列；若當前輪詢的所述第一職位時間段數據的所述第一結束時間數據不晚于所述當前系統時間，則停止執行所述第一職位集體云面試會話事件；

在停止執行所述第一職位集體云面試會話事件之后，對各個所述第一語音數據序列進行語音識別處理生成對應的第一文本分析數據，并根據所述第一文本分析數據進行第一評分處理生產對應的第一評分數據；并根據各個所述第一語音數據序列進行與面試者相關的發言時長、語音音量、發言次數和發言語速的數據分析生成對應的第一輔助分析數據，并根據所述第一輔助分析數據進行第二評分處理生產對應的第二評分數據；并根據所述第一評分數據和所述第二評分數據，計算生成對應的第一集體面試總評分數據，第一集體面試總評分數據＝A*第一評分數據+B*第二評分數據，A、B為預設的第一、第二加權系數；

根據所有所述第一集體面試總評分數據進行集體面試綜合評價處理，得到多個第一集體面試評價數據；所述第一集體面試評價數據與所述第一集體面試總評分數據一一對應；

由與每個參與當次集體云面試的面試者對應的個人數據、所述第一文本分析數據、所述第一輔助分析數據、所述第一集體面試總評分數據和所述第一集體面試評價數據，組成對應的第一集體面試報告數據；并由得到的所有所述第一集體面試報告數據，組成與參與當次集體云面試的所有面試者對應的所述第一集體面試報告數據集合。