[发明专利]招聘信息的处理方法及装置在审

专利信息
申请号: 201510869018.X 申请日: 2015-12-01
公开(公告)号: CN105303333A 公开(公告)日: 2016-02-03
发明(设计)人: 朱琛;祝恒书;丁鹏亮;熊辉 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F17/30
代理公司: 北京金律言科知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 代理人: 罗延红;杨移
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 招聘 信息 处理 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种招聘信息的处理方法,其特征在于,所述方法包括:

获取招聘需求数据;

从所述招聘需求数据提取第一需求数据项;

从预存的招聘信息数据库中获取与所述第一需求数据项的值匹配的多个初选招聘需求信息项,所述招聘信息数据库中的招聘需求信息项包括多个第二需求数据项;

获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项,所述需求冗余度为任一初选招聘需求信息项中在已选定的招聘需求信息项的集合中出现的第二需求数据项的个数。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项包括:

获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值并且职位贡献度超过预定的贡献度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项,其中,根据所述初选招聘需求信息项中未在已选定的招聘需求信息项的集合中出现的第二需求数据项从预存的职位贡献度数据库获取所述初选招聘需求信息项的职位贡献度的值。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值并且职位贡献度超过预定的贡献度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项的处理包括:

对于任一所述初选招聘需求信息项,获取其需求冗余度的值和职位贡献度的值,对所述需求冗余度和职位贡献度的值进行加权求和,获得所述初选招聘需求信息项的综合评估值;

选取获得的综合评估值在预定限值范围内的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项。

4.根据权利要求1~3中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

从网络抓取已发布的招聘需求网页的信息;

分别将所述招聘需求网页的内容进行格式化;

将格式化的招聘需求网页的内容存储到所述招聘信息数据库。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述招聘需求网页的内容进行格式化包括:

将所述招聘需求网页中的文本内容构建成对应的文本向量;

将所述对应的文本向量存储到数据字典中。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从预存的招聘信息数据库中获取与所述第一需求数据项的值匹配的多个初选招聘需求信息项包括:

从所述预存的招聘信息数据库中获取所述第二需求数据项的值中包括与第一需求数据项的值相同的初选招聘需求信息项;并且/或者,

从所述预存的招聘信息数据库中获取所述第二需求数据项的值中包括与第一需求数据项的值相似度大于相似度阈值的初选招聘需求信息项;并且/或者,

从所述预存的招聘信息数据库中获取所述第二需求数据项的值中包括涵盖第一需求数据项的值的初选招聘需求信息项。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

显示任一选定的招聘需求信息项。

8.一种招聘信息的处理装置,其特征在于,所述装置包括:

获取单元,用于获取招聘需求数据;

提取单元,用于从所述招聘需求数据提取第一需求数据项;

匹配单元,用于从预存的招聘信息数据库中获取与所述第一需求数据项的值匹配的多个初选招聘需求信息项,所述招聘信息数据库中的招聘需求信息项包括多个第二需求数据项;

选定单元,用于获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项,所述需求冗余度为任一初选招聘需求信息项中在已选定的招聘需求信息项的集合中出现的第二需求数据项的个数。

9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,

所述选定单元还用于获取需求冗余度小于预定的冗余度阈值并且职位贡献度超过预定的贡献度阈值的初选招聘需求信息项作为选定的招聘需求信息项,其中,根据所述初选招聘需求信息项中未在已选定的招聘需求信息项的集合中出现的第二需求数据项从预存的职位贡献度数据库获取所述初选招聘需求信息项的职位贡献度的值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百度在线网络技术(北京)有限公司,未经百度在线网络技术(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510869018.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top