[发明专利]一种人才资历数据的分类方法及装置

说明书

本发明公开了一种人才资历数据的分类方法及装置，所述方法包括：在获取用户的人才资历数据后，确定所述人才资历数据对应的工作类别，其中，所述人才资历数据包括：个人信息数据、荣誉数据和工作项目数据；基于所述个人信息数据和所述工作类别在预设的评分规则列表中查找对应的目标评分规则；记录所述荣誉数据和所述工作项目数据的获取时间节点，基于所述获取时间节点与当前时间节点的间隔时长确定评分权重值；按照所述目标评分规则和所述评分权重值，计算所述人才资历数据对应的评分值，并根据所述评分值对所述人才资历数据进行分类。本发明通过对人才数据进行量化评分计算，并根据其评分进行分类，能有效提高人才数据分类的准确率。

技术领域

本发明涉及人才的评级分类技术领域，尤其涉及一种人才资历数据的分类方法及装置。

背景技术

科技人才是科技创新经济发展的首要驱动力，如何发现、培养、留住、吸引、使用人才，是推动科技创新发展的关键。由于不同领域的人才数量逐渐增加，相关的人才资历信息也随之增加，为了高效管理海量的人才资历信息，可以先建立关于人才资历信息的数据库，再利用数据库进行人才资源的管理、分配、调度和开发应用等功能。

由于数据库存有海量人才资历数据，为了方便用户管理，需要对各类数据进行分类，目前常用的分类方法是识别人才资历信息中各个字段的名称和注释等内容，对识别内容进行语义分析，最后根据语义分析结果所对应的类别进行匹配分类。

但目前常用的分类方法有如下技术问题：随着分类存储的人才资历数据的数量逐渐增加，每一语义类别的人才资历数据也逐渐增多，用户难以从海量的数据中分辨不同数据之间的区别，增加了管理与应用的难度。

发明内容

本发明提出一种人才资历数据的分类方法及装置，所述方法可以划分人才资历数据的类别后，确定数据的应用方向，基于应用方向对应的评分规则计算数据的评分值，再基于评分值进行分类排列，通过量化数据的方式能清晰准确地分类不同人才数据。

本发明实施例的第一方面提供了一种人才资历数据的分类方法，所述方法包括：

在获取用户的人才资历数据后，确定所述人才资历数据对应的工作类别，其中，所述人才资历数据包括：个人信息数据、荣誉数据和工作项目数据；

基于所述个人信息数据和所述工作类别在预设的评分规则列表中查找对应的目标评分规则；

记录所述荣誉数据和所述工作项目数据的获取时间节点，基于所述获取时间节点与当前时间节点的间隔时长确定评分权重值；

按照所述目标评分规则和所述评分权重值，计算所述人才资历数据对应的评分值，并根据所述评分值对所述人才资历数据进行分类。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述确定所述人才资历数据对应的工作类别，包括：

从所述人才资历数据中提取数据特征，其中，所述数据特征包括所述个人信息数据对应的个人信息特征、所述荣誉数据对应的荣誉特征和所述工作项目数据对应的工作项目特征；

基于所述数据特征从人才招聘平台中提取若干个关键词；

分别计算每个所述关键词与所述人才资历数据的匹配值，得到若干个数据匹配值；

从所述若干个数据匹配值中筛选数值最大的数据匹配值，以数值最大的数据匹配值对应的关键词为工作类别。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述评分值对所述人才资历数据进行分类，包括：

在预设的多个分数区间值中确定所述评分值对应的目标分数区间值，其中，每个所述分数区间值对应一类级别标签；

将所述目标分数区间值对应的级别标签添加置所述人才资历数据中；