[发明专利]基于社交网络的招聘信息匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于社交网络的招聘信息匹配方法，特别涉及到一种通过用户的一阶好友和二阶好友与所要招聘的职位的相关度来共同决定目标用户和招聘要求的相关度的方法。

背景技术

随着互联网应用的普及，网络用户在互联网上发布的自身信息越来越多，越来越多的企业在网络上进行招聘，越来越多的求职者在网络上进行应聘。

现在出现的互联网招聘多以以下几种形式实现：招聘者在网上发布招聘信息，应聘者在找到中意的工作以后想招聘这发送自己的简历；应聘者在网上发布自己的简历，招聘者会在招聘时搜索符合自己招聘条件的简历。

以上提到的这些方法都要求在用户提供自身简历并且由双方进行搜索才能达到获取招聘信息的目标，因此本系统提供一种招聘者利用微博好友的用户信息和好友信息来判断该用户与自己所需要雇佣的对象的匹配程度，获得最适合所要招聘要求的好友信息。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于社交网络的招聘信息匹配方法，通过用户本身的信息与招聘要求的相关度来判断用户是否适合当前招聘要求。

为实现以上目的，本发明基于社交网络的招聘信息匹配方法，包括以下步骤：

(1)、获取招聘关键词

1.1)、发布招聘要求和招聘关键词；

1.2)程序从具体招聘要求中抽取额外关键词；

1.3)将步骤1.1)和步骤1.2)中得到的关键词取并集得到关键词集R；

(2)、对关键词集R按关键词与招聘要求的相关度对关键词进行优先级排序，相关度越高，则优先级越高；

(3)、利用微博API、标签匹配、企业、名人堂和微刊等内容分别得到与关键词相关的用户列表，并对每一个用户列表设置一个预存权值；

(4)、获取简历匹配的用户；

4.1)、在企业需要进行招聘时，对目标用户的一阶好友和二阶好友(即好友的好友)与招聘要求的相关度为依据计算目标用户与招聘要求的相关度，而不单单依靠用户自身和招聘要求的相关度为依据；

4.2)、用户个人与招聘要求的相关度由根据用户信息用户所属于的用户列表为依据，当用户属于某个用户列表，则将该用户列表的初始能量值加到目标用户与招聘要求的相关度中。

附图说明

图1是方法总体流程图；

图2是用户初始匹配值获取流程图；

图3判断用户是否适合职位流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

本发明涉及一种基于社交网络的招聘信息匹配方法；其整体步骤如下：

S1.发布招聘要求，其中包括手动输入的关键词集R1；

S2.程序通过对发布的招聘要求中的岗位需求、技能要求、学历要求等的文本类型的描述字段中抽取出职位相关的额外关键词集R2；

S3.取R1和R2的并集R为关键词集，分别利用微博搜索API、好友用户标签搜索R中关键词得到用户列表U1，U2，…，Un，并对每一个用户列表赋以初始能量值以表示该用户列表中的用户与招聘要求的相关度，该初始能量值根据所得用户列表的数目决定，即为1/n；

S4.通过用户信息中的好友标签以及好友在微博平台上发布的信息中提取出的关键词为依据，获取用户的初始匹配值；

S5.根据S4中得到的初始匹配值计算获得用户与招聘要求的相关度；

在本方法中计算用户与招聘要求的相关度之前，需要知道用户的一阶好友和二阶好友与招聘要求的相关度，即需要获取他们的初始匹配值，获取用户初始匹配值的步骤如附图2所示：

S41.获取用户微博标签，获取用户在微博平台上发布的信息中提取的关键词R’，将标签内容和所获得的关键词内容为依据，得到用户相关的关键词；

S42.判断用户与S3中得到的用户列表的关系，判断用户所属的列表；

S43.当用户属于U_i时，则将U_i对应的初始能量值*用户关键词和招聘关键词的相似度加到用户的初始匹配值中，遍历S3种得所有用户列表以后可以得到目标用户的初始匹配值，即：