[发明专利]一种基于数据挖掘的校园招聘指导的方法及模块

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的校园招聘指导的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1、采集应聘学生的个人简历信息；

S2、对所述采集应聘学生的个人简历信息进行分词，将去除时间信息后的简历部分拆分成独立的语义模块；

S3、对拆分成独立的语义模块进行知识标注分词和语义推理分析，通过平滑聚集、数据概化、规范化方式提取出个人简历中的简历数据，并根据所述简历数据进行分类，并根据所述分类生成特征标签；

S4、构建学生的素质模型；

S5、根据所述学生的素质模型计算不同应聘学生的相似性，从而获取相似学生的就业信息。

2.如权利要求1所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述个人简历信息包括应聘学生从入学到进入社会这段期间内的性别、学历、专业、在校成绩、语言等级、计算机等级、学生干部经历、生源地、期望工作地点、实践经历和实习经历。

3.如权利要求2所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，对所述一个或多个特征标签进行赋值。

4.权利要求1所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的方法，其特征在于：在所述步骤S4和S5中，根据应聘学生的简历特征标签构建应聘学生的素质模型，其中应聘学生的简历特征标签的特征向量为；

获取应聘学生对行业选择的权重向量；

通过计算应聘学生素质模型相似度获取应聘学生的相似性，再根据所述应聘学生的相似性获取所述相似学生的就业信息。

5.一种基于数据挖掘的校园招聘指导的装置，其特征在于：

采集模块，用于采集应聘学生的个人简历信息；

预处理模块，用于对所述采集应聘学生的个人简历信息进行分词，将去除时间信息后的简历部分拆分成独立的语义模块；

分类模块，用于对拆分成独立的语义模块进行知识标注分词和语义推理分析，通过平滑聚集、数据概化、规范化方式提取出个人简历中的简历数据，并根据所述简历数据进行分类，并根据所述分类生成特征标签；

模型模块，构建学生的素质模型；

计算模块，用于根据所述学生的素质模型计算不同应聘学生的相似性，从而获取相似学生的就业信息。

6.如权利要求5所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的模块，其特征在于，在所述采集模块中，所述个人简历信息包括应聘学生从入学到进入社会这段期间内的性别、学历、专业、在校成绩、语言等级、计算机等级、学生干部经历、生源地、期望工作地点、实践经历和实习经历。

7.如权利要求6所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的模块，其特征在于，在所述分类模块中，对所述一个或多个特征标签进行赋值。

8.利要求5所述的一种基于数据挖掘的校园招聘指导的模块，其特征在于：在所述计算模块中，根据应聘学生的简历特征标签构建应聘学生的素质模型，其中应聘学生的简历特征标签的特征向量为；

获取应聘学生对行业选择的权重向量；

通过计算应聘学生素质模型相似度获取应聘学生的相似性，再根据所述应聘学生的相似性获取所述相似学生的就业信息。