[发明专利]将机器学习和预测建模用于优化招聘管理系统的知识引擎

权利要求书

1.一种方法，包括：

经由网络从操作者接收对申请了公司的职位公告的申请人的请求；

检索与所述申请人相关联的简档、与所述职位公告相关联的简档以及与所述公司相关联的简档；

基于与候选人相关联的简档和与所述申请人、所述职位公告或所述公司相关联的简档中的一个或多个之间的关系，确定尚未申请所述职位公告的所述候选人；以及

基于所述请求经由网络向所述操作者发送响应，其中所述响应标识所述职位公告的所述申请人和尚未申请所述职位公告的所述候选人。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述候选人先前已经申请了所述公司的另一职位公告但是未被选择，并且其中，所述职位公告和所述另一职位公告具有相似的范围。

3.如权利要求1所述的方法，其中，与所述申请人相关联的简档包括与所述申请人相关联的多个知识实体，与所述职位公告相关联的简档包括与所述职位公告相关联的多个知识实体，与所述公司相关联的简档包括与所述公司相关联的多个知识实体，并且与所述候选人相关联的简档包括与所述候选人相关联的多个知识实体；并且

其中，所述方法还包括：

确定与所述候选人相关联的知识实体和与所述申请人、所述职位公告和所述公司相关联的知识实体之间的多个关系；以及

基于知识实体之间的所述多个关系确定所述候选人。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述知识实体之间的关系包括强度、方向和类型，并且其中，所述候选人是基于所述知识实体之间的关系具有高于阈值的组合强度而确定的。

5.如权利要求1所述的方法，还包括：

经由网络从所述候选人接收访问所述职位公告的请求；以及

基于访问所述职位公告的请求，确定与所述候选人相关联的简档和与所述职位公告相关联的简档之间的关系的强度。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述响应指示与所述候选人相关联的简档和与所述职位公告相关联的简档之间的关系所关联的强度。

7.如权利要求1所述的方法，还包括基于与所述候选人相关联的简档和与所述申请人、所述职位发布或所述公司相关联的简档中的一个或多个之间的关系具有高于阈值的强度，确定所述候选人。

8.如权利要求1所述的方法，其中，与所述候选人相关联的简档和与所述公司相关联的简档之间的关系的强度是基于与所述候选人相关联的当前雇佣地点而确定的。

9.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于与员工相关联的知识简档和与所述候选人相关联的知识简档之间的关系，识别与所述公司相关联的操作者，其中所述响应还包括所述员工的指示。

10.一种用于创建加权知识图的方法，包括：

接收包括与候选人相关的知识实体的多个数据文件；

识别所述数据文件内的知识实体；

从所述数据文件中提取所述知识实体；

将所述知识实体中的每一个与多个类别中的至少一个相关联，其中所述多个类别包括技术技能类别、职位责任类别、软技能类别和教育资格类别；以及

使用所述知识实体和一个或多个加权依赖关系，针对所述候选人生成所述知识图。

11.如权利要求10所述的方法，其中，每个知识实体包括单词或单词组。

12.如权利要求10所述的方法，还包括将每个知识实体转换为单词或单词组的数字表示。