一种基于大数据的科技项目人才推荐系统及方法与流程

技术特征：
1.一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，包括：科技项目人才供需信息展示模块，分别连接人才需求信息数据库和人才信息数据库；用于通过网络页面展示科技项目人才供需信息；技术与人才需求采集模块，与所述人才需求信息数据库相连；用于将采集到的技术与人才需求信息存储于所述人才需求信息数据库；人才信息采集模块，与所述人才信息数据库相连；用于将采集到的科技产业领域内的人才信息存储于所述人才信息数据库；需求信息分类模块，与所述人才需求信息数据库和带有标签的人才需求信息数据库连接；用于将技术与人才需求信息进行分类并添加标签后存储于所述带有标签的人才需求信息数据库；人才信息分类模块，与所述人才信息数据库和带有标签的人才信息数据库连接；用于对人才信息进行分类并添加标签后存储于所述带有标签的人才信息数据库；重点人才匹配模块，与所述带有标签的人才需求信息数据库和带有标签的人才信息数据库连接；用于将带有标签的人才需求信息和带有标签的人才信息进行搜索匹配，输出重点推荐人才信息；相似人才匹配模块，与所述带有标签的人才信息数据库连接，用于基于所述重点推荐人才信息和带有标签的人才信息，计算获得相似人才信息。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，还包括：信息推送模块，与所述科技项目人才供需信息展示模块相连，用于向技术人才需求方和人才方推送所述初步匹配结果；所述初步匹配结果，包括所述技术与人才需求信息、重点推荐人才信息和相似人才信息；所述推送包括平台推荐信、平台短消息、手机短信和电子邮件。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，还包括：线上互动模块，与所述科技项目人才供需信息展示模块相连；用于基于所述初步匹配结果，建立技术人才需求方和人才方的线上交流互动通道，获得最终匹配结果。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，还包括：评估优化模块，分别与所述带有标签的人才需求信息数据库和带有标签的人才信息数据库相连；用于基于所述初步匹配结果和最终匹配结果的之间的结果偏差，对最终匹配结果中的人才供需双方信息的标签进行评估，若二者相同的标签数量少于40％，则对二者标签进行优化处理；所述优化处理包括：添加所述最终匹配结果中的人才供需双方的共性特征信息，和/或增添共性标签，使二者相同标签数量不少于60％；所述优化处理还包括：采用协同过滤算法对用户历史行为数据进行挖掘，挖掘用户的喜好偏向，并根据用户的喜欢偏向推荐人才或项目。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，所述重点人才匹配模块，从带有标签的人才信息数据库中搜索具有与人才需求信息标签相同或相近标签的人才信息并排序，将共性标签最多的人才信息输出为所述人才需求信息的重点推荐人才信息；所述信息标签包括：地域、产业领域、科技领域、技术关键字。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，
所述相似人才匹配模块，通过以下公式获得人才i和所述重点推荐人才j之间人才相似度sim(i,j)：其中，sim(i,j)的输出范围是[0,1]；ii,j为人才i和重点推荐人才j共同参与过的项目集合；ii和ij分别表示人才i和重点推荐人才j有贡献度的项目集合；si,c表示人才i对项目c的贡献度，sj,c表示重点推荐人才j对项目c的贡献度；贡献度越高表示人才对项目的贡献度越大；表示人才i针对项目c同类型的项目的平均贡献度；表示重点推荐人才j针对项目c同类型的项目的平均贡献度；和由以下公式确定：式中，n为项目总数，sp,k表示人才p对项目k的贡献度，tk为项目k根据优先级设定的占比，所述相似人才匹配模块，对计算获得的相似度按从大到小的顺序进行排序，将排在前l名的人才标记为相似人才，输出相似人才信息，其中l≥0。7.根据权利要求4所述的一种基于大数据的科技项目人才推荐系统，其特征在于，所述科技项目人才供需信息展示模块，还用于实时统计、分析并展示人才供需信息大数据，并通过数据接口服务向其它网络平台或系统共享所述人才供需信息大数据；所述人才供需信息大数据，包括：人才需求信息、人才信息、关键词搜索与统计、各项目人才的初步匹配结果、最终匹配结果和当前人才匹配状态信息；所述人才信息，包括个人信息及其科研成果信息；所述状态信息包括：待匹配、匹配中、推送中、意向沟通中、达成合作和已拒绝；所述人才供需信息大数据的展示形式，包括图形、数据、视频和文字。8.一种基于权利要求1至7任一项所述系统的科技项目人才推荐方法，其特征在于，包括：步骤s1，采集各科技产业技术与人才需求信息,获得人才需求信息数据；步骤s2，采集各科技产业技术人才信息,获得人才信息数据；步骤s3，对所述人才需求信息和人才信息标记标签；步骤s4，对所述人才需求信息和人才信息进行匹配，得到初步匹配结果；步骤s5，向技术人才需求方和人才方推送所述初步匹配结果，获得最终匹配结果；步骤s6，基于最终匹配结果，优化匹配策略；步骤s7，获得并展示科技人才供需信息大数据。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述采集各科技产业技术与人才需求信息的方法,包括采集来自科技产业企业及机构
的实际技术需求信息与人才需求信息；所述需求信息通过pc或移动端的需求信息采集表的形式由技术与人才需求方填表提交，和通过程序直接从合作的全国范围的科技产业系统中采集；获得所述人才需求信息数据存储于人才需求信息数据库中；所述采集各科技产业技术人才信息的方法,包括采集来自高校、科研、医疗单位的技术专家人才信息和粤港澳百万专家人才信息；所述信息通过pc或移动端的人才信息采集表的形式由人才方提交，和通过程序直接从合作的全国范围的科技人才系统和第三方百万专家数据库中采集；获得所述人才信息存储于人才信息数据库中；所述标记标签的方法，包括通过智能信息分类方法与人工审核交叉进行的方式，对技术与人才需求信息和人才信息进行分类并添加标签；其中，所述智能信息分类方法包括现有基于信息数据特征的智能信息分类方法。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述初步匹配结果，包括技术需求信息、重点推荐人才信息和相似人才信息；所述对所述人才需求信息和人才信息进行匹配的方法，包括：对人才信息数据库中进行搜索匹配，当某条人才信息的标签与被匹配的人才需求信息的标签完全相同或二者相同的标签最多，该人才定为被匹配的人才需求信息的重点推荐人才；基于所述重点推荐人才信息搜索确定所述相似人才信息；所述最终匹配结果的确定方法，包括：基于所述初步匹配结果向技术人才需求方和人才方推送推荐的合作方，当人才供需双方确认进行合作后，初步匹配结果改为最终匹配结果；所述优化匹配策略的方法，包括：基于所述初步匹配结果和最终匹配结果的之间的结果偏差，对所述最终匹配结果中的人才供需双方的标签进行评估，若二者相同的标签数量少于40％，则对二者标签进行优化处理；所述优化处理，包括：添加最终匹配结果中的人才供需双方的共性特征信息，和/或增添共性标签，使二者相同标签数量不少于60％；所述优化处理，还包括：采用协同过滤算法对用户历史行为数据进行挖掘，挖掘用户的喜好偏向，并根据用户的喜欢偏向推荐人才或项目。

技术总结
本发明涉及一种基于大数据的科技项目人才推荐系统及方法，属于互联网应用技术领域，所述人才推荐方法包括：采集各科技产业技术与人才需求信息,获得人才需求信息数据；采集各科技产业技术人才信息,获得人才信息数据；对所述人才需求信息和人才信息进行标记；对所述人才需求信息和人才信息进行匹配，得到初步匹配结果；向技术人才需求方和人才方推送所述初步匹配结果，获得最终匹配结果；基于最终匹配结果，优化匹配策略；获得并展示科技人才供需信息大数据。本发明解决了现有系统和方法信息来源有限、项目与人才对接效率低、人才目标定位和匹配结果不精确、自动化程度低及对人工依赖程度高的问题。赖程度高的问题。赖程度高的问题。


技术研发人员：周丹妮 周梓荣 智强 姚兰 赵益新
受保护的技术使用者：广东赛知信息科技有限公司
技术研发日：2021.05.31
技术公布日：2021/10/23