[发明专利]一种基于人才数据的招聘服务方法

权利要求书

1.一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：包括有以下步骤：

S1：收集大量信息数据；收集各种求职信息和企业需求信息，并且对求职信息和企业需求信息进行模型建设，建设模型用于筛选求职和企业的双向配比；

S2：求职者评分筛选；对求职者的存入的信息进行处理，并且根据工作经历和性格等对求职者进行评分判定，实现对求职者进行初步筛分；

S3：通过组合法实现对求职信息进行组合配比；通过组合法实现对求职信息进行组合配比，形成标签，并且对求职信息中组合的标签通过优化法实现突出特征提取，然后通过组合法和优化法得出的标签与企业需求进行配比；

S4：通过神经网络-深度学习实现对求职信息进行汇总编辑特征语句；将求职者的信息通过神经网络-深度学习的方法生成自我推荐段落，形成通顺的语句，并且将自我推荐段落向企业进行发送；

S5：企业选定发送面试邀请函；企业通过对自我推荐段落和求职者的评分对求职者进行一个初步的了解，企业在了解求职者之后，可以实现对求职者发送面试邀请函或者是驳回通知。

2.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S1中的模型建设包括有组合法、优化法和神经网络-深度学习，所述模型建设基于区块链建设，使得模型检测能够收集不同区块链点的数据信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述组合法将求职信息中的技术能力和求职意向进行组合以使得求职信息简洁明了。

4.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S2中的求职者评分筛选包括有人才技能评分和综合素质评分，把同行业的人才进行对比评分，使用机器深度学习算法对所述训练样本进行训练，得到人才数据评分模型；利用所述人才数据评分模型对海量电子简历进行评分，把同一行业的人才进行评分，得到带有评分值的简历库，所述综合素质评分对人才的道德品质、公民素养、学习能力、交流合作与实践创新、运动与健康、审美、表现能力七个维度给予评分，用户上传任何活动比赛的荣誉、获奖证书以及能体现道德品质、公民素养、学习能力、交流合作与实践创新、运动与健康、审美、表现能力的资料，由云端服务器评分并排名。

5.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S3中的标签是通过组合法和优化法实现对求职者的优异技能进行提取，并且通过优异技能实现与企业要求进行配对。

6.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S4中的自我推荐段落通过组合法和优化法实现对求职者的特征进行提取，并且优化推荐段落，在推荐段落中提现自我的优点。

7.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S1中的求职信息包括姓名、年龄、性别、学历、毕业院校、专业、联系方式、人才现住地址、出生地址、未来期望发展地址和能力。

8.根据权利要求1所述的一种基于人才数据的招聘服务方法，其特征在于：所述S1中的模型在抓取求职者信息的时候采用垂直搜索，所述垂直搜索通过机器学习类算法排除掉不具参考意义的数据，具体方法为，人工采集大量灌水内容作为机器学习类算法的正样本，然后通过样本训练出分类模型，最后使用分类模型判断搜集到的数据是否为无效内容。