[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2022-08-24
• 公開（公告）號: CN115409352A
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設計）人: 李琦;賴艷
• 申請（專利權）人: 重慶銳云科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10
• 代理公司: 重慶西南華渝專利代理有限公司 50270
• 代理人: 陳麗梅

1.一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取預選職位各評價目標的權重系數(shù)與指標值；根據(jù)評價目標的權重系數(shù)和指標值的乘積之和獲得預選職位的第一評分；

獲取預選職位所屬公司的評價數(shù)據(jù)，獲取評價數(shù)據(jù)中各詞條的頻率權重及詞條基數(shù)；

根據(jù)各詞條的詞條基數(shù)與頻率權重的乘積之和獲得預選職位的第二評分值；

第一評分值與第二評分值的和為預選職位的最終評分，篩選出最終評分最高的預選職位。

2.如權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，權重參數(shù)的生成步驟如下：

將職位分解為不同的評價目標，根據(jù)標度法獲得各評價目標的對比分值，通過權重公式和對比分值獲得評價目標的權重系數(shù)。

3.如權利要求1或2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，權重系數(shù)包括初級權重系數(shù)和組合權重系數(shù)；

初級權重系數(shù)的生成步驟如下：將職位分解為不同層級的評價目標，組成評價目標樹圖；根據(jù)標度法獲得評價目標在同層級的對比分值，根據(jù)同層級的對比分值和權重公式獲得評價目標的初始權重系數(shù)；

組合權重系數(shù)的生成步驟如下：將評價目標的初始權重參數(shù)與該評價目標上一層級的評價目標初始權重參數(shù)相乘獲得該評價目標的組合權重系數(shù)。

4.如權利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，權重公式如下：

其中，m為同層級的評價目標總數(shù)，a_nm為第n個評價目標與第m個評價目標的對比分值，a_n1為第n個評價目標與第1個評價目標的對比分值，a_n1為第n個評價目標與第2個評價目標的對比分值，W_n為第n個評價目標的中間權重值；其中n和m均為正整數(shù)。

5.如權利要求1、2或4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，指標值的生成步驟如下：

采集預選職位各評價目標的信息，對采集的信息進行預處理，獲得各評價目標的指標值，并生成對應的指標采集表。

6.如權利要求1、2或4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，評價數(shù)據(jù)的獲取方式如下：

獲取預選職位的公司的初始評價，對初始評價進行預處理獲得評價數(shù)據(jù)。

7.如權利要求1、2或4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，頻率權重的獲取步驟如下：

對評價數(shù)據(jù)進行分詞處理獲得多個詞條，使用TF-IDF(詞頻-逆向文件頻率)算法計算詞條在評價數(shù)據(jù)中的頻率權重。

8.如權利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于，根據(jù)各詞條的詞條基數(shù)與頻率權重的乘積之和獲得預選職位的第二評分值的步驟具體為：

根據(jù)頻率權重從高至低選出N個詞條，將N個詞條的頻率權重與詞條基數(shù)的乘積相加獲得第二評分值，其中N為正整數(shù)。

9.如權利要求1、2、4、或8所述的一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，其特征在于：詞條包括正面詞條、負面詞條和中性詞條；設定正面詞條的詞條基數(shù)為正數(shù)，負面詞條的詞條基數(shù)為負數(shù)，中性詞條的詞條基數(shù)為0。

10.一種基于大數(shù)據(jù)的職位篩選系統(tǒng)，其特征在于，在運行過程中，使用了權利要求1-9中任一所述的基于大數(shù)據(jù)的職位篩選方法，該系統(tǒng)包括獲取模塊、存儲模塊、分解模塊、計算模塊和輸出模塊；

獲取模塊用于獲取預選職位、指標值和評價數(shù)據(jù)；

存儲模塊用于存儲指標采集表、評價目標樹圖、評級目標的權重參數(shù)和詞條基數(shù)；

分解模塊用于將評價數(shù)據(jù)分解為若干詞條；

計算模塊用于計算詞條的頻率權重、預選職位的第一評分值、第二評分值和最終評分；

輸出模塊用于輸出預選職位的最終評分。