[发明专利]一种基于大数据技术的简历推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据技术的简历推荐方法，包括S1：基于大数据技术，搜集历史简历，形成简历数据库；S2：对简历数据库中的简历进行解析，根据提取应聘职位的关键字，并根据该关键字进行简历分类；S3：对上述步骤的简历进行提取关键字组合；S4：在关键字组合内根据关键字的权重顺序进行自由组合排序，形成多套简历排序表；S5：对招聘启示进行解析，提取招聘启示的关键字；S6：对比根据招聘启示的关键字，选取相应的权重，将该权重对应的简历排序表以此进行推荐。本发明具有匹配程度高、筛选快速、效率高的优点。

技术领域

本发明涉及信息技术相关领域，尤其涉及一种基于大数据技术的简历推荐方法。

背景技术

随着企业间人才竞争的不断加剧，如何在合理预算范围内更快更准地找到人才，已成为企业愈发关注的议题，也是企业人力资源部门(HR)面临的主要挑战，在这些挑战中，比较显著的痛点包括：

a.对招聘需求的理解：对企业HR而言，要提升招聘绩效，首要的任务就是要能深刻理解用人部门的招聘需求，不同背景、不同经验的HR，往往在招聘需求的理解上存在差异，而如果需求理解不到位，不仅浪费HR的简历筛选时间，同时还会浪费用人部门的面试时间，进而降低用人部门对HR的招聘满意度。

b.简历筛选消耗HR大量时间：在招聘过程中，HR大量的时间都是花在简历筛选上，人工筛选简历，简历平均通过率在20％左右，这样使得HR每天不得不疲于奔命地不断大量筛选简历，而不能投入足够的精力在相对精准的人才识别上。

c.企业自身的人才库不能很好的利用起来：企业在招聘过程中积累了大量经过筛选、留下面试评价的简历，其中不少简历岗位匹配度较高，但因为各种原因没有接受Offer的，随着企业的发展与候选人经验的不断提升，人才库中的简历其实是一个重要的招聘渠道来源，但由于缺乏高效的技术手段，企业HR的精力基本上只能顾及从各大招聘渠道新获取的简历，而不能有效利用更具价值的企业人才库。

经过以上分析，目前招聘的效率不高，主要原因在候选人和企业不能很好的匹配，求职者需要在不同的招聘网站投递职位，而且相同的职位有好几十上百页，由于信息大致相同，候选人为了省事，因此简历“海投”，公司HR则“海选”，双方都费时费力，效率低下。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本专利申请所要解决的技术问题是：如何提供一种匹配程度高、筛选快速、效率高的基于大数据技术的简历推荐方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于大数据技术的简历推荐方法，包括以下步骤：

S1：基于大数据技术，搜集历史简历，形成简历数据库；

S2：对简历数据库中的简历进行解析，根据提取应聘职位的关键字，并根据该关键字进行简历分类；

S3：对上述步骤的简历进行提取关键字组合；

S4：在关键字组合内根据关键字的权重顺序进行自由组合排序，形成多套简历排序表；

S5：对招聘启示进行解析，提取招聘启示的关键字；

S6：对比根据招聘启示的关键字，选取相应的权重，将该权重对应的简历排序表以此进行推荐。

进一步的，步骤S2中应聘职位的关键字为简历中所填写的应聘岗位，同时，根据大数据技术，对应聘岗位的关键字进行解析，会推荐至相似技术岗位。

进一步的，所述关键字组合包括年龄、性别、毕业院校、过往技术岗位、工作年限、相应岗位工作年限、奖励与证书。

进一步的，步骤S4中所述简历排序表的形成过程包括：

A1：对每份简历进行解析，提取各关键字相应的内容并进行标记；