[发明专利]基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统在审

专利信息
申请号: 202110064164.0 申请日: 2021-01-18
公开(公告)号: CN112749951A 公开(公告)日: 2021-05-04
发明(设计)人: 常泽明;骆克宇 申请(专利权)人: 南京可宇科技有限公司
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06F16/25;G06F40/242;G06F40/284
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 210036 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 多元 数据 分析 人力资源 智能 匹配 管理 系统
【说明书】:

发明公开基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统,本发明通过同城内各求职人才进行用户账号注册,统计各求职人才的用户账号中各求职信息,分析雇佣公司的人才招聘信息中雇佣工作类型,筛选符合雇佣公司要求的各求职人才,统计雇佣工作地点离符合雇佣公司要求的各求职人才居住地点的距离,并获取符合雇佣公司要求的各求职人才的工作能力描述内容关键词,分析符合雇佣公司要求的各求职人才工作能力描述内容关键词词义的对比相似度,同时对比获得符合雇佣公司要求的各求职人才的各求职信息数据差值,计算符合雇佣公司要求的各求职人才的综合匹配度标准差,并进行排列显示,从而提高雇佣公司招聘效率和求职人才的求职效率。

技术领域

本发明涉及人才资源匹配管理领域,涉及到基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统。

背景技术

网络招聘近几年发展很快,也有着广阔的前景。网络招聘在求职领域极大提高了求职者的求职效率,并为雇佣公司尽可能找到合适工作的雇佣人才,对双方都能带来极大便利。

目前,现有的雇佣公司人才招聘大多是公司HR通过招聘网站上搜索人才简历,然后打电话通知筛选合格的人才进行面试,但是存在求职人才质量参差不齐,导致面试结果不理想,从而浪费雇佣公司和求职人才的时间,降低雇佣公司招聘效率和求职人才的求职效率,提高人力面试成本,同时通过人工筛选无法准确分析雇佣岗位与求职人才之间的匹配度,从而使得求职人才的求职成功率不高,不能给双方带来更好的服务,进而无法满足雇佣公司和求职人才的需求,为了解决以上问题,现设计一种基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统。

发明内容

本发明的目的在于提供基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统,本发明通过同城内各求职人才进行用户账号注册,统计各求职人才的用户账号中各求职信息,同时获取雇佣公司的人才招聘信息,分析雇佣公司的人才招聘信息中雇佣工作类型,筛选符合雇佣公司要求的各求职人才,并统计雇佣工作地点离符合雇佣公司要求的各求职人才居住地点的距离,同时获取符合雇佣公司要求的各求职人才的工作能力描述内容关键词,分析符合雇佣公司要求的各求职人才工作能力描述内容关键词词义的对比相似度,并对比获得符合雇佣公司要求的各求职人才的各求职信息数据差值,计算符合雇佣公司要求的各求职人才的工作能力匹配度百分比和各求职信息匹配度百分比,同时计算符合雇佣公司要求的各求职人才的综合匹配度标准差,按照从小到大的顺序依次进行排列,并进行显示,雇佣公司根据需求雇佣对应的求职人才,解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现:

基于多元数据分析的人力资源智能匹配管理系统,包括用户账号注册模块、信息提取模块、招聘信息发布模块、存储数据库、雇佣信息获取模块、雇佣工作分析模块、工作距离统计模块、工作能力提取模块、关键词获取模块、分析服务器、云管理中心、云匹配服务中心和显示终端;

所述用户账号注册模块用于对同城内各求职人才进行用户注册,通过同城内各求职人才将对应的个人基本信息录入当地人力资源管理系统进行用户账号注册,统计同城内注册成功的各求职人才的用户账号,将同城内注册成功的各求职人才的用户账号发送至信息提取模块;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京可宇科技有限公司,未经南京可宇科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110064164.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top