[发明专利]一种职业风险评估方法

说明书

本发明公开了一种职业风险评估方法，包括如下步骤：A.提取求职者的风险参数信息；B.将风险参数信息输入到训练好的子风险评估模型中进行评估，得到单项评估值；C.将单项评估值输入到训练好的综合风险评估模型中进行评估，得到职业风险评估值；其中，所述综合风险评估模型结合各子风险评估模型对应的风险信息参数所占权重对单项评估值进行处理计算得到职业风险评估值，所述风险信息参数所占权重通过熵值法进行计算，在计算时，选取数据库中的同行业历史求职者风险信息作为样本数据进行计算。对求职者进行客观判断，企业可以根据职业风险评估值来判断该求职者和企业求职风险偏好的匹配，从而辅助企业对员工进行精准匹配。

技术领域

本发明涉及职业风险分析技术领域，尤其是涉及一种职业风险评估方法。

背景技术

目前，企业对于员工的招聘，一般通过查看招聘网站或者邮箱中员工自行填写准备的简历来进行初步挑选的，而部分求职者为了提升通过筛选的概率，通常会对自己的简历进行加工美化，这就导致简历中含有大量虚假信息，增加了HR的分辨挑选难度，也容易为企业招到不合适的人，甚至是其它企业的间谍，对企业的发展造成不利影响。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种职业风险评估方法，以对求职者进行综合评估，判断其对企业是否存在潜在风险，既能降低企业的招聘困难，也能提升企业招聘的安全性。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种职业风险评估方法，包括如下步骤：

A.提取求职者的风险参数信息；

B.将风险参数信息输入到训练好的子风险评估模型中进行评估，得到单项评估值；

C.将单项评估值输入到训练好的综合风险评估模型中进行评估，得到职业风险评估值；

其中，所述综合风险评估模型结合各子风险评估模型对应的风险信息参数所占权重对单项评估值进行处理计算得到职业风险评估值，所述风险信息参数所占权重通过熵值法进行计算，在计算时，选取数据库中的同行业历史求职者风险信息作为样本数据进行计算。

更进一步地，所述求职者风险参数信息包括学历信息、证书信息、历史工作信息、法院失信信息、商业身份信息、金融风险信息。

更进一步地，所述风险参数信息的获取方式如下：从求职简历中提取求职者的身份证号码、姓名，并将身份证号码、姓名传输到数据中心，由数据中心检索风险参数信息并传输到对应的子风险评估模型中。

更进一步地，所述学历信息对应的子风险评估模型在接收数据中心的数据同时，还提取求职者的简历中的学历信息进行对比，若两者不相符和，则输出的单项评估值为X＝1，两者相同，则单项评估值X＝0；

所述证书信息对应的子风险评估模型在接收数据中心的数据同时，还提取求职者的简历中的证书信息进行对比，计算该单项评估值Z，Z的计算公式如下：

Z＝Z₁+Z₂+……+Z_b

Z_b为第b项证书的得分值，若从简历中提取的第b项证书信息与数据中心得到的证书信息相同，则Z_b＝0，若不同，则Z_b＝1；

所述历史工作信息为求职者的社保缴纳信息，历史工作信息对应的子风险评估模型主要采用下式进行评估：

其中，i为求职者就职过的公司数量，S_i为求职者在第i家公司缴纳的社保月数，S为上年度本行业内求职者在一家公司工作的平均社保缴纳月数；