[發明專利]一種基于大數據的職位篩選方法及系統

在審

• 申請號: 202211020289.4
• 申請日: 2022-08-24
• 公開（公告）號: CN115409352A
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（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

本發明提供了一種基于大數據的職位篩選方法，包括以下步驟：獲取預選職位各評價目標的權重系數與指標值；根據評價目標的權重系數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據，獲取評價數據中各詞條的頻率權重及詞條基數；根據各詞條的詞條基數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。本發明為了解決求職者難以從多份錄取函中判斷出最優工作機會的問題。

技術領域

本發明屬于技術領域，具體涉及一種基于大數據的職位篩選方法及系統。

背景技術

相對于傳統的線下招聘，線上招聘在便利性、信息透明度方面都體現了巨大優勢，因此在求職過程中，求職者會遇到多個符合條件的職位。當求職者在接收到多份錄取函時，通常哪一判斷哪份工作最適合自己，而優柔寡斷會導致與優秀的工作失之交臂。

現有技術公開了一種崗位或簡歷篩選方法，根據求職者的求職崗位、薪資及通勤時間等篩選出符合的職位，或者根據招聘者的招聘信息篩選符合的簡歷，這種篩選方法的限定條件少且均為硬性條件，導致篩選結果不夠靈活，僅適用于從巨大的招聘數據中篩選出一部分招聘信息，并不適用于對多份錄取函進行評分篩選。因此亟需一種求職評分方法，幫助求職者從多份職位中判斷出最優的工作機會。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題，提供一種基于大數據的職位篩選方法及系統，以解決求職者難以從多份錄取函中判斷出最優工作機會的問題。

為了實現本發明的上述目的，根據本發明的第一個方面，本發明提供了一種基于大數據的職位篩選方法，包括以下步驟：獲取預選職位各評價目標的權重系數與指標值；根據評價目標的權重系數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據，獲取評價數據中各詞條的頻率權重及詞條基數；根據各詞條的詞條基數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。

進一步，權重參數的生成步驟如下：將職位分解為不同的評價目標，根據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。

進一步，權重系數包括初級權重系數和組合權重系數；初級權重系數的生成步驟如下：將職位分解為不同層級的評價目標，組成評價目標樹圖；根據標度法獲得評價目標在同層級的對比分值，根據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；組合權重系數的生成步驟如下：將評價目標的初始權重參數與該評價目標上一層級的評價目標初始權重參數相乘獲得該評價目標的組合權重系數。

進一步，權重公式如下：其中，m為同層級的評價目標總數，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。

進一步，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。

進一步，評價數據的獲取方式如下：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據。

進一步，頻率權重的獲取步驟如下：對評價數據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據中的頻率權重。

進一步，根據各詞條的詞條基數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的乘積相加獲得第二評分值，其中N為正整數。