[发明专利]一种应用于互联网实习招聘的高效人才简历匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体的讲涉及一种应用于互联网实习招聘的高效人才简历匹配方法。

背景技术

国内实习招聘网站目前大多采取爬虫技术，爬取高校就业网站或事业单位招聘系统信息，由于技术水平有限，目前学生投递简历的流程，大多采取页面跳转到对应招聘网站进行投递，如此，学生便会在不同网站创建多份简历，企业也可能会收到同一学生不同格式的简历，由于一份简历填写项上百近千字，一方面影响学生用户的使用体验，一方面企业招聘效率大打折扣。

随着互联网行业不断朝大数据及人工智能方向发展，更精细、更精准的实习招聘方式是目前市场上的普遍需求，学生希望能在一个平台一键投递简历，并且期望在简历成功投递前了解自己与岗位的匹配程度；企业希望能够收到与职位更匹配的简历，过滤到不匹配的简历。而目前实习招聘网站基本没有提供此功能，大部分仍是爬虫跳转。

因此，一种更新型、更高效的人才简历匹配方法成为一个互联网实习招聘市场一个迫切的需求。

发明内容

因此本发明提出一种应用于互联网实习招聘的高效人才简历匹配方法，用来解决现有招聘方式操作成本高，企业招聘效率低的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：一种应用于互联网实习招聘的高效人才简历匹配方法，包括以下步骤：

S1、简历完善度评分：根据业务场景需要，对用户简历里的所有字段分别设置不同权重一；

S2、简历匹配度评分：根据匹配度的所有字段分别设置不同权重二；

S3、简历匹配度过滤：根据简历与不同实习招聘岗位进行契合度匹配，在企业端将匹配度低的简历进行过滤。

进一步地，所述步骤S1中用户简历里的所有字段具体为：基本信息、期望实习、教育背景、实习经历、学术经历、校园经历、技能爱好、作品展示、个人评价。

进一步地，所述步骤S1中权重一评分标准从高到低分别为：

期望实习(13分)

自我描述(8分——12分)

基本信息(含真实姓名、性别、学历、毕业年份、学校、专业、电话或邮箱，每个1-3分总共12分)

实习经历(每个5分最多15分)

项目经历(每个5分最多15分)

大学经历(每个4分最多16分)

简历附件(每个5分最多10分)

作品展示(每个4分最多8分)

掌握技能(每个2分最多6分)

教育经历(每个2分最多6分)

当总体评分低于60分时，限制投递，并提醒用户完善对应部分信息。

进一步地，所述步骤S2中匹配度的所有字段具体为：期望职位，期望工作城市，期望工作天数，期望实习天数，期望日薪，预计到岗时间，学历。

进一步地，所述步骤S2中权重二评分标准从高到低分别为：

期望工作城市(30分)

期望职位(20分)

学历(20分)

期望日薪(15分)

预计到岗时间(10分)

期望实习天数(10分)

当匹配评分低于60分时，限制投递。

进一步地，所述步骤S3中，匹配度过滤采用期望工作城市和学历，其中任意一项不匹配，简历将被过滤。

进一步地，所述权重一或权重二的最高评分和超过100分时按100分计算。

通过上述公开内容，本发明的有益效果为：

一、大幅降低学生操作成本

在此方法前，学生投递简历需要在不同网站进行跳转(参照应届生求职网)，由于某些企业网站不允许附件简历上传，可能学生需要填写多份简历，并且不知道简历与职位是否契合，而一份简历通常有几百上千字。通过本方法，学生在投递前确认简历已完善，并了解自身与岗位契合度，同时仅需投递一份简历，大幅降低了学生的操作成本。

二、大幅提升企业招聘效率

在此方法前，企业收到的简历来源众多，鱼龙混杂，每天需要处理海量简历，而真正与岗位匹配的简历占少数，通过本方法，在学生投递前，通过简历完善度和匹配度评分，已经过拦截掉一部分不合适的简历，在投递后，通过简历过滤再次过滤不相匹配的简历，通过提升企业的简历处理效率，大幅提升企业招聘效率。

三、提升招聘撮合成功率

通过匹配度评分，保证大部分投递的简历与岗位契合，提升招聘撮合成功率。

四、提升用户使用体验

互联网产品，此方法通过人性化的提示与简历判断算法，避免了让学生重复填写投递简历的情况，提升学生用户的操作体验。

具体实施方式