一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法和系统与流程

1.本发明涉及网络招聘领域，特别涉及一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法和系统。


背景技术：

2.网络招聘是一种广泛运用在各个行业的招聘方法，现有的招聘模式为，招聘方将招聘需求上传至招聘网站，个人用户将个人简历同样上传至招聘网站，招聘网站将招聘方和个人用户的标签进行提取，并将相匹配的个人用户和招聘方进行连接推荐，这种招聘的推荐方式只能把招聘方和个人用户的静态标签数据作为推荐依据，因此存在因推荐范围过小或标签匹配不到位而导致的无法进行准确推荐的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法和系统，其优点是可以在向用户推荐信息流的同时学习用户的习惯和个人画像以实现向招聘方推荐更合适的招聘者，推荐更加准确。
4.本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，包括以下步骤：s1：用户在使用相关服务时，读取用户的个人信息和简历并存储为第一标识组；s2：读取用户在一个记录周期内浏览的信息流的标签，同时记录用户对每个信息流的正向操作和负向操作；s3：筛选出s2中每个记录周期内用户产生正向操作的多个标签和负向操作的多个标签，并记为正向标签和负向标签，且组成为第一标签组；s4：在信息流库中筛选带有正向标签的信息流对用户进行推荐，同时穿插推荐带有负向标签的信息流；s5：记录多个记录周期内用户对s4中推荐信息流产生的正向操作和负向操作，并对出现的相同标签进行计数操作，同时将计数后的信息流标签相应地记为正向标签和负向标签，且组成为第二标签组、第三标签组
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第n标签组；s6：统计出s5中多个标签组中的每个正向标签和负向标签出现的次数，并对多个正向标签按照出现的次数从大到小排列，对多个负向标签按照出现的次数从小到大排列，并组成标签权重逐渐降低的第二标识组，后台处理平台通过识别第二标识组为用户推荐信息流；s7：网络服务器调取内部存储的由招聘方上传的招聘书，并识别其中的招聘标签；s8：将招聘标签和第一标识组进行比对，筛选出匹配50%招聘标签的第一标识组用户，该用户为目标用户；s9：将s8中筛选出的目标用户的标签权重前25%的标签与招聘标签进行比对，在目标用户符合要求的标签数量大于等于标签数量的50%时，将该用户推荐至招聘方。
5.通过上述技术方案，第一标识组为用户的静态数据，可以清晰地显示用户的个人标签，可以作为双向推荐的基准，通过用户浏览的信息流标签并记录用户对信息流的操作可以组成用户的动态数据，在个人标签的基础上，结合用户的动态数据可以得出最符合当前用户求职需求的标签数据，并以此标签数据作为匹配招聘方的标准，同时在此标准的基础上通过对不同的标签进行权重设置，可以将最符合招聘方需求的用户筛选出来，可以更精准的为招聘方推荐。
6.本发明进一步设置为：s1中所述的个人信息包括年龄、性别和使用相关服务的时间段，服务器根据年龄和性别分析同类人群的使用习惯，服务器根据特定用户在特定使用时间段内使用服务的种类，用于辅助后续内容的推荐。
7.通过上述技术方案，相同年龄和性别且标签数据重合率较高的用户可以反映出一个招聘信息所适用的人群，便于该招聘信息在此人群中进行推广和推荐，特定用户的使用时间段可以反应该用户求职兴趣较高的时间，在此时间段进行推荐的成功率更高。
8.本发明进一步设置为：s1中所述的简历包含用户的应聘行业标签、应聘岗位标签、应聘薪资范围标签、应聘办公地点标签，并存储为应聘标签。
9.通过上述技术方案，应聘标签可以显示出用户的细分求职欲望，同时多个标签可以更精准的推荐最适合用户的信息流。
10.本发明进一步设置为：s2中所述的一个记录周期为用户浏览十个信息流，所述正向操作为点赞、收藏、浏览时长超过七秒和咨询操作，所述负向操作为点击不感兴趣和浏览时长小于七秒操作。
11.通过上述技术方案，通过采用固定个数的访问周期，将用户访问的多个信息流进行多段式分析，分析结果更加准确，且分析速度更快，用户在对信息流进行操作时，不同的正向操作可以表现出用户对该信息流的认可程度，有利于为用户推荐符合其认可度的信息流。
12.本发明进一步设置为：所述信息流为职业招聘视频和职业招聘图片，其标签为该信息流涉及的行业、岗位、薪资、地点和福利信息。
13.通过上述技术方案，信息流标签可以在用户主动操作的同时对用户进行筛选，配合用户自身的操作，可以为挑选用户提供数据支持。
14.本发明进一步设置为：在用户产生正向操作时，在该信息流的所有标签计数加一，在用户产生负向操作时，在该信息流的所有标签计数减一，在所述一个记录周期后，标签计数大于零的标签即为所述正向标签，标签计数小于零的标签即为所述负向标签，所述第一标签组为记录所有标签和各个标签对应的计数的组合。
15.通过上述技术方案，通过计数的方式记录用户的操作，可以最大限度的展现出用户最大和最小的期望标签，以此期望标签作为双向选择的标准，选择的结果更精准。
16.本发明进一步设置为：在经过n个记录周期后，所述第二标识组由第一标签组、第二标签组、第三标签组
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第n标签组中的相同标签在求和计算后得出的多个正向标签和负向标签排列组成，其中正向标签的排序为标签计数从大到小排列，负向标签的排序为标签计数从小到大排列。
17.通过上述技术方案，第二标识组用于对用户的期望标签进行排序，可以表示出用户综合的期望标签的排序。
18.本发明进一步设置为：所述招聘标签包括当前招聘方的招聘行业标签、招聘岗位标签、招聘薪资范围标签、招聘办公地点标签和招聘福利标签。
19.通过上述技术方案，招聘标签用于表示招聘方的需求和信息展示，可以通过识别其与第一标识组的重合度来判断用户是否符合招聘方的需求，同时配合第二标识组来实现对招聘方的精准推荐用户。
20.本发明进一步设置为：一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐系统，包括移动终端、网络服务器和后台处理平台，所述移动终端、网络服务器和后台处理平台网络通信连接；所述移动终端为操作平台；所述网络服务器由存储器和网络操作系统组成；所述后台处理平台包括处理器，用户通过所述移动终端将简历上传至网络服务器的存储器中，招聘方将招聘书和招聘信息流上传至网络服务器的存储器中，后台处理平台通过对所述简历、招聘书和招聘信息流的识别和计算向用户推荐招聘信息流，同时向招聘方推荐符合要求的目标用户。
21.通过上述技术方案，用户和招聘方通过移动终端上传个人信息、简历和招聘书以及招聘方制作的信息流，网络服务器用于对上述内容进行存储和发送，后台处理平台用于计算出第一标识组、第一标签组、第二标签组、第三标签组
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第n标签组和第二标识组，并根据处理结果向用户推荐信息流，向招聘方推荐用户，以实现双向推荐。
22.综上所述，本发明具有以下有益效果：1.通过识别用户对每个信息流的正向操作和负向操作可以实现对用户期望内容进行模糊推荐，并在后续推荐中通过计算方法可以实现精确推荐信息流；2.通过识别精确推荐至用户的信息流和用户对信息流的操作，以及用户的和招聘方的匹配程度，可以更精准地向招聘方推荐合适的用户。
附图说明
23.图1是本实施例的双向招聘推荐方法处理流程图；图2是本实施例的双向招聘推荐系统结构示意图。
具体实施方式
24.以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
25.实施例：参考图1和图2，一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法和系统，双向招聘推荐系统包括多个移动终端、网络服务器和后台处理平台，多个移动终端通过网络服务器与后台处理平台网络通信连接，所述移动终端为操作平台，用户通过移动终端注册账户，同时完善自己的个人信息，然后将个人简历上传至网络服务器，招聘方通过移动终端上传招聘书和招聘信息流至网络服务器，所述网络服务器由存储器和存储在所述存储器内的网络操作系统组成；所述后台处理平台包括处理器，后台处理平台通过对所述简历、招聘书和招聘信息流的识别和计算向用户推荐招聘信息流，同时向招聘方推荐符合要求的目标用户。
26.参考图1和图2，在本实施例中，双向招聘推荐方法包括以下步骤：s1：用户通过移动终端对招聘方上传的招聘信息流进行浏览时，后台处理平台读
取用户的个人信息和简历，并将其涉及的标签存储为第一标识组，其中个人信息部分包含用户的年龄、性别和浏览该信息流的时间，后台处理平台根据该用户的年龄和性别将其归入该同性别同年龄段的人群中，其中简历中包含该用户的应聘行业标签、应聘岗位标签、应聘薪资范围标签、应聘办公地点标签，并存储为应聘标签；s2：后台处理平台读取用户在一个记录周期内浏览的信息流的标签，在本实施例中一个记录周期为用户浏览十个信息流，信息流为招聘方制作并上传至网络服务器的招聘宣传视频和招聘书，且信息流的标签包括该信息流涉及的行业、岗位、薪资、地点和福利信息，同时记录用户对每个信息流的正向操作和负向操作，其中正向操作为点赞、收藏、浏览时长超过七秒和咨询操作，所述负向操作为点击不感兴趣和浏览时长小于七秒操作；s3：筛选出s2中每个记录周期内用户产生正向操作的多个标签和负向操作的多个标签，并记为正向标签和负向标签，且组成为第一标签组，在用户产生正向操作时，属于该信息流的所有标签计数加一，在用户产生负向操作时，在该信息流的所有标签计数减一，在所述一个记录周期后，标签计数大于零的标签即为所述正向标签，标签计数小于零的标签即为所述负向标签，所述第一标签组为记录所有标签和各个标签对应的计数的组合；s4：多家招聘方将不同的招聘信息流上传至网络服务器，并在网络服务器中形成信息流库，后台处理平台在信息流库中筛选带有s3中正向标签的信息流对用户进行推荐，同时穿插推荐带有s3中负向标签的信息流；s5：在经过n个访问s4推荐信息流的记录周期后，记录n个记录周期内用户对推荐信息流产生的正向操作和负向操作，并对出现的相同标签进行计数操作，同时将计数后的信息流标签相应地记为正向标签和负向标签，且组成为第二标签组、第三标签组
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第n标签组；s6：统计出s5中多个标签组中的每个正向标签和负向标签出现的次数，并对多个正向标签按照出现的次数从大到小排列，对多个负向标签按照出现的次数从小到大排列，并组成标签权重逐渐降低的第二标识组，后台处理平台通过识别第二标识组，筛选出具有符合权重较高的35%的标签，并为用户推荐带有这些标签的信息流，同时每个记录周期穿插推荐一条带有权重位于35%-50%内的标签的信息流；s7：网络服务器调取内部存储的由招聘方上传的招聘书，并识别其中的招聘标签，在本实施例中，招聘标签包括当前招聘方的招聘行业标签、招聘岗位标签、招聘薪资范围标签、招聘办公地点标签和招聘福利标签；s8：将招聘标签和第一标识组进行比对，筛选出匹配50%招聘标签的第一标识组用户，该用户为目标用户；s9：将s8中筛选出的目标用户的标签权重前25%的标签与招聘标签进行比对，在目标用户符合要求的标签数量大于等于标签数量的50%时，将该用户推荐至招聘方。
27.本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

技术特征：
1.一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：用户在使用相关服务时，读取用户的个人信息和简历并存储为第一标识组；s2：读取用户在一个记录周期内浏览的信息流的标签，同时记录用户对每个信息流的正向操作和负向操作；s3：筛选出s2中每个记录周期内用户产生正向操作的多个标签和负向操作的多个标签，并记为正向标签和负向标签，且组成为第一标签组；s4：在信息流库中筛选带有正向标签的信息流对用户进行推荐，同时穿插推荐带有负向标签的信息流；s5：记录多个记录周期内用户对s4中推荐信息流产生的正向操作和负向操作，并将相应信息流的标签记为正向标签和负向标签，且组成为第二标签组、第三标签组
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第n标签组；s6：统计出s5中多个标签组中的每个正向标签和负向标签出现的次数，并对多个正向标签按照出现的次数从大到小排列，对多个负向标签按照出现的次数从小到大排列，并组成标签权重逐渐降低的第二标识组，后台处理平台通过识别第二标识组为用户推荐信息流；s7：网络服务器调取内部存储的由招聘方上传的招聘书，并识别其中的招聘标签；s8：将招聘标签和第一标识组进行比对，筛选出匹配50%招聘标签的第一标识组用户，该用户为目标用户；s9：将s8中筛选出的目标用户的标签权重前25%的标签与招聘标签进行比对，在目标用户符合要求的标签数量大于等于标签数量的50%时，将该用户推荐至招聘方。2.根据权利要求1所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，s1中所述的个人信息包括年龄、性别和使用相关服务的时间段，后台处理平台根据年龄和性别分析同类人群的使用习惯，后台处理平台根据特定用户在特定使用时间段内使用服务的种类，用于辅助后续内容的推荐。3.根据权利要求2所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，s1中所述的简历包含用户的应聘行业标签、应聘岗位标签、应聘薪资范围标签、应聘办公地点标签，并存储为应聘标签。4.根据权利要求1所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，s2中所述的一个记录周期为用户浏览十个信息流，所述正向操作为点赞、收藏、浏览时长超过七秒和咨询操作，所述负向操作为点击不感兴趣和浏览时长小于七秒操作。5.根据权利要求4所述的一种基于动态和静态数据的双向推荐方法，其特征在于，所述信息流为职业招聘视频和职业招聘图片，其标签为该信息流涉及的行业、岗位、薪资、地点和福利信息。6.根据权利要求5所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，在用户产生正向操作时，在该信息流的所有标签计数加一，在用户产生负向操作时，在该信息流的所有标签计数减一，在所述一个记录周期后，标签计数大于零的标签即为所述正向标签，标签计数小于零的标签即为所述负向标签，所述第一标签组为记录所有标签和各个标签对应的计数的组合。7.根据权利要求6所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征
在于，在经过n个记录周期后，所述第二标识组由第一标签组、第二标签组、第三标签组
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第n标签组中的相同标签在求和计算后得出的多个正向标签和负向标签排列组成，其中正向标签的排序为标签计数从大到小排列，负向标签的排序为标签计数从小到大排列。8.根据权利要求5所述的一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法，其特征在于，所述招聘标签包括当前招聘方的招聘行业标签、招聘岗位标签、招聘薪资范围标签、招聘办公地点标签和招聘福利标签。9.一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐系统，其特征在于，包括多个移动终端、网络服务器和后台处理平台，所述移动终端、网络服务器和后台处理平台网络通信连接；所述移动终端为操作平台；所述网络服务器由存储器和存储在所述存储器中的网络操作系统组成；所述后台处理平台包括处理器，用户通过所述移动终端将简历上传至网络服务器的存储器中，招聘方将招聘书和招聘信息流上传至网络服务器的存储器中，后台处理平台通过对所述简历、招聘书和招聘信息流的识别和计算向用户推荐招聘信息流，同时向招聘方推荐符合要求的目标用户。

技术总结
本发明公开了一种基于用户动态和静态数据的双向招聘推荐方法和系统，应用在网络招聘领域，其技术方案要点是：读取用户在一个记录周期内浏览的信息流的标签，同时记录用户的正向操作和负向操作，将标签记为正向标签和负向标签，动态记录多个记录周期内用户的正向操作和负向操作，并统计为多个标签组，根据多个标签组中的正向标签和负向标签出现的次数进行排序，并按照排序靠前的标签动态向用户推荐信息流，匹配最靠前的标签对应的招聘方，将该用户推荐至招聘方，具有的技术效果是：通过向用户进行模糊推荐，并在后续推荐中通过计算方法可以实现精确推荐信息流，通过识别用户的和招聘方的匹配程度，可以更精准地向招聘方推荐合适的用户。适的用户。适的用户。


技术研发人员：王中念 王芳琴 王丽 陈三强
受保护的技术使用者：北京麦多贝科技有限公司
技术研发日：2022.03.01
技术公布日：2023/9/11