一种基于大数据的人力资源信息匹配系统及方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的人力资源信息匹配系统及方法。


背景技术：

2.招聘网站，以其快速的职位搜索与推荐技术和人才搜索与推荐技术，以及丰富的职位资源和人才资源，在一定程度上解决了招聘方“招聘人才难”的问题和求职者“求职难”的问题。招聘方在招聘网站上发布招聘职位信息，求职者在招聘网站上发布个人简历信息，使得招聘网站拥有海量的招聘职位和求职简历信息。
3.目前，市场上的招聘网站绝大多数采用基于相同关键词匹配的方式对职位和简历进行匹配，向招聘方推荐与其发布的招聘职位信息中具有相同关键词的求职简历，向求职者推荐与其发布的求职简历信息中具有相同关键词的招聘职位；但是，由于语言表达的多样性，招聘方在发布的招聘职位中用词和求职者发布的求职简历中用词可能不一致，因此，按照关键词来匹配，往往不能达到精确的匹配效果，容易出现推荐内容不符合招聘方要求的问题。


技术实现要素：

4.基于此，为了解决按照关键词来匹配，往往不能达到精确的匹配效果，容易出现推荐内容不符合招聘方要求的问题，本发明提供了一种基于大数据的人力资源信息匹配系统及方法，其具体技术方案如下：
5.一种基于大数据的人力资源信息匹配系统，包括：
6.数据库，用于存储多个岗位信息以及多份求职者简历信息；
7.第一同义词挖掘模块，用于获取其中一个所述岗位信息的第一关键词，并挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词；
8.第一匹配推荐模块，用于根据所述第一关键词以及所述第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
9.由于语言表达的多样性，招聘方在发布的招聘职位中用词和求职者发布的求职简历中用词可能不一致。但所述数据库中存储有大量的岗位信息以及大量的求职者简历信息，通过所述第一同义词挖掘模块挖掘出与第一关键词形式不同但实质表达意思相同的第一同义词，并根据第一关键词以及第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，能够快速对求职者简历信息进行匹配筛选并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。如此，可以克服基于相同关键词匹配的方式对职位和简历进行匹配，不能达到精确的匹配效果，容易出现推荐内容不符合招聘方要求的问题，可以将符合要求的招聘简历准确地推荐给第一用户端。
10.进一步地，所述人力资源信息匹配系统还包括：
11.第二同义词挖掘模块，用于获取其中一份所述求职者简历信息的第二关键词，并挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词；
12.第二匹配推荐模块，用于根据所述第二关键词以及所述第二同义词分别对多个所述岗位信息进行第二匹配度计算，将所述第二匹配度大于第二预设匹配度值的所述岗位信息推荐至第二用户端。
13.进一步地，所述挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词的具体方法为：将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第一关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第一关键词相对应的第一同义词。
14.进一步地，所述挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词的具体方法为：将含有所述第二关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第二关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第二关键词相对应的第而同义词。
15.一种基于大数据的人力资源信息匹配方法，包括如下步骤：
16.获取多个岗位信息以及多份求职者简历信息；
17.获取其中一个所述岗位信息的第一关键词，并挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词；
18.根据所述第一关键词以及所述第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
19.进一步地，所述人力资源信息匹配方法还包括如下步骤：
20.获取其中一份所述求职者简历信息的第二关键词，并挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词；
21.根据所述第二关键词以及所述第二同义词分别对多个所述岗位信息进行第二匹配度计算，将所述第二匹配度大于第二预设匹配度值的所述岗位信息推荐至第二用户端。
22.进一步地，所述挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词的具体方法为：将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第一关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第一关键词相对应的第一同义词。
23.进一步地，所述挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词的具体方法为：将含有所述第二关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第二关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第二关键词相对应的第而同义词。
24.进一步地，将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本前，先分别对多份所述求职者简历信息进行分词，判断分词后的多份所述求职者简历信息中是否含
有所述第一关键词，若否，则重新输入所述第一关键词，直到分词后的多份所述求职者简历信息中含有所述第一关键词。
25.相应地，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时实现所述的一种基于大数据的人力资源信息匹配方法。
附图说明
26.从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
27.图1是本发明一实施例中一种基于大数据的人力资源信息匹配系统的整体结构示意图；
28.图2是本发明一实施例中一种基于大数据的人力资源信息匹配方法的整体流程示意图。
具体实施方式
29.为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
30.需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
31.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
32.本发明中所述“第一”、“第二”不代表具体的数量及顺序，仅仅是用于名称的区分。
33.如图1所示，本发明一实施例中的一种基于大数据的人力资源信息匹配系统，包括：
34.数据库，用于存储多个岗位信息以及多份求职者简历信息；
35.第一同义词挖掘模块，用于获取其中一个所述岗位信息的第一关键词，并挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词；
36.第一匹配推荐模块，用于根据所述第一关键词以及所述第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
37.具体而言，所述第一用户端为企业端，所述挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词的具体方法为：将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第一关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所
述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第一关键词相对应的第一同义词。
38.由于语言表达的多样性，招聘方在发布的招聘职位中用词和求职者发布的求职简历中用词可能不一致。但所述数据库中存储有大量的岗位信息以及大量的求职者简历信息。尽管部分求职者简历信息中对同一岗位的描述用词可能存在区别，但通过分析求职者简历信息中的上下文内容，能够将与第一关键词形式不同但实质表达意思相同的第一同义词识别筛选出来。
39.通过所述第一同义词挖掘模块挖掘出与第一关键词形式不同但实质表达意思相同的第一同义词，并根据第一关键词以及第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，能够快速对求职者简历信息进行匹配筛选并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
40.即是说，先通过多份求职者简历信息挖掘与第一关键词相对应的第一同义词并对第一关键词以及第一同义词进行归集，然后基于第一关键词以及第一同义词对岗位信息以及求职者简历信息进行匹配，可以克服基于相同关键词匹配的方式对职位和简历进行匹配，不能达到精确的匹配效果，容易出现推荐内容不符合招聘方要求的问题，可以将符合要求的招聘简历准确地推荐给第一用户端。
41.求职者简历信息一般在一千份以上。总的来说，求职者简历信息越多，匹配结果就越精确。在本发明中，通过在大量的求职者简历信息中识别筛选与第一关键词相对应的第一同义词，可以很好地利用不同求职者不同的表达方式，提高岗位信息以及求职者简历信息之间的匹配准确度。
42.在其中一个实施例中，所述人力资源信息匹配系统还包括：
43.第二同义词挖掘模块，用于获取其中一份所述求职者简历信息的第二关键词，并挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词；
44.第二匹配推荐模块，用于根据所述第二关键词以及所述第二同义词分别对多个所述岗位信息进行第二匹配度计算，将所述第二匹配度大于第二预设匹配度值的所述岗位信息推荐至第二用户端。
45.具体而言，所述第二用户端为求职者应用端，所述挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词的具体方法为：将含有所述第二关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第二关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第二关键词相对应的第而同义词。
46.利用不同求职者不同的表达方式，并通过第二同义词挖掘模块在大量的求职者简历信息中识别筛选与第二关键词形式不同但实质表达意思相同的第二同义词，并根据第二关键词以及第二同义词分别对多个所述岗位信息进行第二匹配度计算，能够快速对不同企业发布的岗位信息进行匹配筛选并将所述第二匹配度大于第二预设匹配度值的所述岗位推荐至第二用户端。
47.所述第一关键词以及第二关键词均可以包括多个不同限定词，该限定词例如可以为技能、学历、工作经历、工作时间、培训经历、岗位地址等等。所述第一匹配度指求职者简历信息中包含所述第一关键词以及第一同义词的数量或比例，所述第二匹配度指求职者简历信息中包含所述第二关键词以及第二同义词的数量或比例。
48.在本发明中，所述第一预设匹配度值以及第二预设匹配度值均可以根据实际进行设定，在此不再赘述。
49.在其中一个实施例中，如图2所示，本发明提供一种基于大数据的人力资源信息匹配方法，包括如下步骤：
50.获取多个岗位信息以及多份求职者简历信息；
51.获取其中一个所述岗位信息的第一关键词，并挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词；
52.根据所述第一关键词以及所述第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
53.具体而言，所述挖掘多份所述求职者简历信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词的具体方法为：将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第一关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第一关键词相对应的第一同义词。
54.将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本前，还可以先分别对多份所述求职者简历信息进行分词，判断分词后的多份所述求职者简历信息中是否含有所述第一关键词，若否，则重新输入所述第一关键词，直到分词后的多份所述求职者简历信息中含有所述第一关键词。
55.在其中一个实施例中，所述人力资源信息匹配方法还包括：挖掘其余所述岗位信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词，根据所述第一关键词、其余岗位信息中的所述第一同义词以及多份求职者简历信息中的第一同义词分别对多份所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息推荐至第一用户端。
56.具体而言，所述挖掘其余所述岗位信息中的与所述第一关键词相对应的第一同义词的具体方法为：将含有所述第一关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第一关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述岗位信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述岗位信息中某一个词语作为与所述第一关键词相对应的第一同义词。
57.利用不同求职者以及不同招聘发布者不同的表达方式，在大量的求职者简历信息以及大量的岗位信息中识别筛选与第一关键词形式不同但实质表达意思相同的第一同义词，并根据第一关键词以及第一同义词分别对多个所述求职者简历信息进行第一匹配度计算，能够快速对不同求职者简历信息进行匹配筛选并将所述第一匹配度大于第一预设匹配度值的所述求职者简历信息至第一用户端。
58.在其中一个实施例中，所述人力资源信息匹配方法还包括如下步骤：
59.获取其中一份所述求职者简历信息的第二关键词，并挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词；
60.根据所述第二关键词以及所述第二同义词分别对多个所述岗位信息进行第二匹配度计算，将所述第二匹配度大于第二预设匹配度值的所述岗位信息推荐至第二用户端。
61.具体而言，所述挖掘其余所述求职者简历信息中的与所述第二关键词相对应的第二同义词的具体方法为：将含有所述第二关键词的所述求职者简历信息作为匹配文本，分别计算所述第二关键词在所述匹配文本中的上下文与其余所述求职者简历信息中某一个词语的上下文之间的相似度，并将相似度大于预设相似度值的所述求职者简历信息中某一个词语作为与所述第二关键词相对应的第而同义词。
62.在其中一个实施例中，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时实现所述的一种基于大数据的人力资源信息匹配方法。
63.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
64.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。