[发明专利]一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统及其甄别方法

权利要求书

1.一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于，包含： 三元组构建模块；用于构建三元组记录信息，每组所述三元组记录信息均包含人员ID、关系标签、标签数值三类数据； 知识图谱构建模块；基于多组所述三元组记录信息，构成完整的知识图谱，在知识图谱中，包含节点与边，所述人员ID形成人员节点，标签数值形成标签节点，各个节点之间以边连接； 样本形成模块；指定推荐人选，将推荐人选的信息形成样本数据； 相似度计算模块；将所述样本数据投入完整的所述知识图谱，将所述知识图谱中的数据与所述样本数据进行相似度的计算；所述相似度计算依赖于Person Rank算法，所述Person Rank算法为概率计算，即从某个节点开始，随机往周围其他节点进行游走，反复进行若干次之后，可以计算出来从该节点游走的其他节点上的概率； 匹配模块；用于将人员信息根据所述相似度计算模块的相似度计算结果进行排序，并将结果推送给用户。

2.根据权利要求1所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于： 每一个人员均包含多组所述三元组记录信息，所述三元组记录信息包含普通三元组记录信息和历史项目三元组记录信息，所述历史项目三元组记录信息用于记录过往历史操作中，该人员被选中确认的信息。

3.根据权利要求2所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于：还包含历史记录生成模块，所述历史记录生成模块用于追踪用户对于所述匹配模块推送的结果的确认情况，当用户最终确认了推送结果，则对应的人员生成一组新的三元组记录信息，改组三元组记录信息中记载了该项项目的确认数据。

4.根据权利要求1或2或3所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于：所述样本形成模块，包含自定义样本模块，所述自定义样本模块用于用户自定义编辑样本数据。

5.根据权利要求1或2或3所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于：所述样本形成模块，包含查询模块，所述查询模块用于用户输入用户ID，搜索出该用户ID对应的数据信息。

6.根据权利要求1所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于： 所述相似度计算模块使用的算法为LFM算法或基于神经网络的长短期推荐算法。

7.根据权利要求1所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统，其特征在于：所述相似度计算模块使用的算法为person rank随机游走算法，该算法的公式为：，。

8.一种根据权利要求1-7任意一项所述的适用于人员招聘的人选精准甄别系统的甄别方法，其特征在于，包含如下步骤： S01，信息收集步骤； 在该步骤中，收集系统中所有人选信息和标签信息，并将所述人选信息创建对应的ID，将所述标签信息的标签对象也创建对应的ID； S02，知识图谱构建步骤； 将上一步骤收集到的信息转化成三元组记录，每组所述三元组记录均包含人员ID、关系标签、标签数值三类数据，随后将所有的所述三元组记录数据共同构建一个知识图谱； S03,样本指定步骤；用户指定一个样本，该样本包含人员信息和与之对应的标签信息； S04，节点搜索步骤； 根据样本信息，搜索整个知识图谱中与所述样本信息相似的节点； S05，匹配和排序步骤； 利用知识图谱以及匹配算法，算出与样本信息与候选人之间的相似度，且根据相似度由高到低对候选人进行排序； S06，推荐步骤； 排序后，将相似度高的候选人推送给用户。

9.根据权利要求8所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统的甄别方法，其特征在于：在所述S03步骤中，当整个知识图谱中，存在样本数据，用户只需要提供该样本对应的用户ID信息；当整个知识图谱中部存在样本数据，用户需要自定义样本，编辑样本数据对应的人选及其对应的标签信息。

10.根据权利要求8所述的一种适用于人员招聘的人选精准甄别系统的甄别方法，其特征在于：在所述S06步骤后，还包含S07，历史信息记录步骤；在该步骤中，若用户确认某一候选人，则该候选人增加一条历史项目三元组记录信息，改组历史项目三元组信息包含该项目标签信息和确认结果。