一种基于大数据平台的人力资源管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据平台的人力资源管理方法，建立人力资源服务数据库，录入求职人员的简历信息和爱好信息，设置敏感标签，根据敏感标签对学历等级

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据平台的人力资源管理方法


[0001]本专利技术涉及人力资源管理领域，具体涉及一种基于大数据平台的人力资源管理方法
。

技术介绍

[0002]人力资源管理是指企业的一系列人力资源政策以及相应的管理活动
。
这些活动主要包括企业人力资源战略的制定，员工的招募与选拔，培训与开发，绩效管理，薪酬管理，员工流动管理，员工关系管理，员工安全与健康管理等
。
即企业运用现代管理方法，对人力资源的获取（选人）
、
开发（育人）
、
保持（留人）和利用（用人）等方面所进行的计划
、
组织
、
指挥
、
控制和协调等一系列活动，最终达到实现企业发展目标的一种管理行为
。
[0003]对于现代化的新兴大型企业，人才的招募与选拔是决定企业发展方向与发展基调的关键，随着互联网大数据的发展，越来越多的求职人员通过网络招聘平台去获取职位信息，而对于企业，通过网络招聘平台去获取优质的人才也很关键，对于网络招聘平台上海量的求职简历，如何能高效的筛选与企业匹配的并且优质的简历是关键，并且网络上海量的简历通过企业
HR
自主去筛选的话无疑工作难度太大，并且企业
HR
的浏览量有限，优质简历获取也非常有限，阻碍了企业对优秀人才的招募与选拔
。
所以，亟需一种基于大数据平台的人力资源管理方法
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种基于大数据平台的人力资源管理方法，基于建立的人力资源服务数据库来容纳并筛选海量的求职人员简历，并且基于简历信息和爱好信息的双重筛选，进而筛选出与企业人才需求匹配度高
、
优质的简历
。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：提供一种基于大数据平台的人力资源管理方法，其包括以下步骤：
S1
：建立人力资源服务数据库，录入求职人员的简历信息和爱好信息，简历信息包括学历等级
、
工作年限
、
性别和专业；
S2
：设置关于学历等级的敏感标签
、
工作年限的敏感标签
、
性别的敏感标签和专业的敏感标签；
S3
：将学历等级的敏感标签
、
工作年限的敏感标签
、
性别的敏感标签和专业的敏感标签分别与求职人员简历上填写的学历等级
、
工作年限
、
性别和专业进行匹配，建立人力资源的评估模型，对求职人员的简历进行打分；
S4
：根据简历的打分结果，将所有满足企业需求的简历装入初筛简历库，并利用求职人员简历上的爱好信息，筛选出初筛简历库内的优质简历和劣质简历；
S5
：将筛选出的优质简历进行打包，并形成邮件信息或短信信息发送到企业
HR
的邮箱或向企业
HR
发送短信；企业
HR
进一步从优质简历中筛选求职人员进行面试
。
[0006]进一步地，步骤
S3
包括：
S31
：利用学历等级的敏感标签匹配求职人员填写的学历信息，并对求职人员的学历进行打分，具体包括：学历等级的敏感标签为与学历相关的词组，以每个词组为单位，将每个词组拆分成单个的字符，包括
[
高
,
中
]、[
专
,
科
]、[
本
,
科
]、[
硕
,
士
]和
[
博
,
士
]，将求职人员简历上填写的学历信息与每个学历等级的敏感标签进行匹配，根据匹配度对求职人员的学历等级进行打分；学历等级的打分标准为：
[
高
,
中
]=(a)、[
专
,
科
]=(a+1)、[
本
,
科
]=(a+2)、[
硕
,
士
]=(a+3)
和
[
博
,
士
]=(a+4)
；将求职人员简历上填写的学历信息拆分成单个字符，并利用学历信息相关的所有字符依次与每个学历等级的敏感标签的字符进行匹配，若学历信息相关的字符与其中一个学历等级的敏感标签的字符能有两个或两个以上的字符匹配上，则输出该学历等级对应的分数
n
；
S32
：利用工作年限的敏感标签与求职人员简历上填写的工作年限信息进行匹配，为求职人员的工作年限进行打分；工作年限的敏感标签为工作年限的范围：
[0,1)
年
、[1,3)
年
、[3,5)
年
、[5,+∞)
年；不同工作年限范围的打分标准为：
[0,1)
年
=a、[1,3)
年
=a+1、[3,5)
年
=a+2、[5,+∞)
年
=a+3
；将求职人员简历上填写的工作年限与每个工作年限的范围进行比较，根据求职人员的工作年限落入的工作年限范围，输出对应工作年限范围的分数，作为对工作年限的打分
m
；
S33
：利用性别的敏感标签对求职人员的性别进行打分，性别的敏感标签为企业需求的目标工作岗位对性别的要求；若求职人员的性别满足目标工作岗位的性别要求，则求职人员的性别打分
u=a
，若求职人员的性别不满足目标工作岗位的性别要求，则求职人员的性别打分
u=(a
‑
1)
；
S34
：利用专业的敏感标签匹配求职人员简历上填写的专业信息，并根据匹配度对求职人员的专业进行打分；设置筛选简历中求职人员专业的敏感标签，敏感标签包括体现目标工作岗位所需专业特点的若干词组，形成与专业相关的专业标签组：；其中，
s
为词组的数量；将求职人员简历上填写的专业名称拆分成
v
个词组，将每个词组分别与专业标签组内的每个标签进行匹配，并记录
v
个词组中能与专业标签组内的标签匹配上的数量
w
，计算求职人员的专业与目标工作岗位所需专业的匹配度：；根据匹配度对求职人员的专业进行打分：若，则求职人员的专业打分
y=a
；若，则求职人员的专业打分
y=a+1
；若，则求职人员的专业打分
y=a+2
；
若，则求职人员的专业打分
y=a+3
；若，则求职人员的专业打分
y=a+4
；若，则求职人员的专业打分
y=a+5
；
S35
：建立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据平台的人力资源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
：建立人力资源服务数据库，录入求职人员的简历信息和爱好信息，简历信息包括学历等级
、
工作年限
、
性别和专业；
S2
：设置关于学历等级的敏感标签
、
工作年限的敏感标签
、
性别的敏感标签和专业的敏感标签；
S3
：将学历等级的敏感标签
、
工作年限的敏感标签
、
性别的敏感标签和专业的敏感标签分别与求职人员简历上填写的学历等级
、
工作年限
、
性别和专业进行匹配，建立人力资源的评估模型，对求职人员的简历进行打分；
S4
：根据简历的打分结果，将所有满足企业的需求的简历装入初筛简历库，并利用求职人员简历上的爱好信息，筛选出初筛简历库内的优质简历和劣质简历；
S5
：将筛选出的优质简历进行打包，并形成邮件信息或短信信息发送到企业
HR
的邮箱或向企业
HR
发送短信；企业
HR
进一步从优质简历中筛选求职人员进行面试
。2.
根据权利要求1所述的基于大数据平台的人力资源管理方法，其特征在于，所述步骤
S3
包括：
S31
：利用学历等级的敏感标签匹配求职人员填写的学历信息，并对求职人员的学历进行打分，具体包括：学历等级的敏感标签为与学历相关的词组，以每个词组为单位，将每个词组拆分成单个的字符，包括
[
高
,
中
]、[
专
,
科
]、[
本
,
科
]、[
硕
,
士
]
和
[
博
,
士
]
，将求职人员简历上填写的学历信息与每个学历等级的敏感标签进行匹配，根据匹配度对求职人员的学历等级进行打分；学历等级的打分标准为：
[
高
,
中
]=(a)、[
专
,
科
]=(a+1)、[
本
,
科
]=(a+2)、[
硕
,
士
]=(a+3)
和
[
博
,
士
]=(a+4)
；将求职人员简历上填写的学历信息拆分成单个字符，并利用学历信息相关的所有字符依次与每个学历等级的敏感标签的字符进行匹配，若学历信息相关的字符与其中一个学历等级的敏感标签的字符能有两个或两个以上的字符匹配上，则输出该学历等级对应的分数
n
；
S32
：利用工作年限的敏感标签与求职人员简历上填写的工作年限信息进行匹配，为求职人员的工作年限进行打分；工作年限的敏感标签为工作年限的范围：
[0,1)
年
、[1,3)
年
、[3,5)
年
、[5,+∞)
年；不同工作年限范围的打分标准为：
[0,1)
年
=a、[1,3)
年
=a+1、[3,5)
年
=a+2、[5,+∞)
年
=a+3
；将求职人员简历上填写的工作年限与每个工作年限的范围进行比较，根据求职人员的工作年限落入的工作年限范围，输出对应工作年限范围的分数，作为对工作年限的打分
m
；
S33
：利用性别的敏感标签对求职人员的性别进行打分，性别的敏感标签为企业需求的目标工作岗位对性别的要求；若求职人员的性别满足目标工作岗位的性别要求，则求职人员的性别打分
u=a
，若求职人员的性别不满足目标工作岗位的性别要求，则求职人员的性别打分
u=(a
‑
1)
；
S34
：利...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚晓鸥，陈波，蒋武君，吉仕伟，
申请(专利权)人：四川省瑞人网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：