【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体地，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质、电子设备及程序产品。
技术介绍
1、在企业招聘员工的过程中，需要人工对接收到的简历进行筛选，以得到符合招聘岗位的用人要求的简历，通过人工筛选的方式不利于简历筛选效率的提升，并且通过人工筛选简历往往不够客观，容易带有筛选者的主观意愿，不利于提升筛选结果的准确性。
技术实现思路
1、为了实现上述目的，本公开提供一种数据处理方法、装置、存储介质、电子设备及程序产品。
2、本公开的第一方面提供一种数据处理方法，所述数据处理方法包括：
3、在接收到目标简历的情况下，从所述目标简历中获取与招聘岗位的用人要求相关的求职用户信息；
4、将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息；
5、根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度；
6、根据所述目标匹配度显示所述目标简历。
7、可选地，所述求职用户信息包括多个版块标识，所述将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息，包括：
8、将所述求职用户信息中每个版块标识对应的用户数据作为一个类别的待用信息，以得到所述多个类别的待用信息。
9、可选地，所述根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度，包括：
10、获取所述待用信息对应的目标关键词组合和每个类别对应的目标权重，所述目标关键词组合包括一个或多个目标关键词；p>
11、获取每个类别对应的预设匹配度关系，所述预设匹配度关系用于表征不同的关键词组合与预设匹配度的对应关系；
12、根据所述目标关键词组合和所述预设匹配度关系确定所述待用信息对应的待用匹配度；
13、根据所述每个类别对应的目标权重对所述多个类别的待用信息中每个待用信息对应的所述待用匹配度加权求和，以得到所述目标匹配度。
14、可选地，所述根据所述目标关键词组合和所述预设匹配度关系确定所述待用信息对应的待用匹配度之后，所述方法还包括：
15、获取预设匹配度调整关系，所述预设匹配度调整关系用于表征不同的关键词与调整匹配度的对应关系；
16、根据预设匹配度调整关系和所述目标关键词，确定所述待用信息对应的调整匹配度；
17、根据所述调整匹配度调整所述待用匹配度，以得到更新后的待用匹配度。
18、可选地，所述根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度包括：
19、将所述多个类别的待用信息输入至预训练的匹配度模型中，以获取所述匹配度模型输出的所述目标匹配度。
20、可选地，所述匹配度模型的训练过程包括：
21、获取多组样本数据，每组所述样本数据包括多个类别的待用信息样本和所述多个类别的待用信息样本对应的匹配度标注数据；
22、以所述多组样本数据为训练数据，对预设初始模型进行训练，以得到所述匹配度模型。
23、本公开的第二方面提供一种数据处理装置，所述装置包括：
24、第一获取模块，被配置为在接收到目标简历的情况下，从所述目标简历中获取与招聘岗位的用人要求相关的求职用户信息；
25、划分模块，被配置为将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息；
26、第一确定模块，被配置为根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度；
27、显示模块，被配置为根据所述目标匹配度显示所述目标简历。
28、可选地，所述求职用户信息包括多个版块标识，所述划分模块，被配置为：
29、将所述求职用户信息中每个版块标识对应的用户数据作为一个类别的待用信息，以得到所述多个类别的待用信息。
30、可选地，所述第一确定模块，被配置为：
31、获取所述待用信息对应的目标关键词组合和每个类别对应的目标权重，所述目标关键词组合包括一个或多个目标关键词；
32、获取每个类别对应的预设匹配度关系，所述预设匹配度关系用于表征不同的关键词组合与预设匹配度的对应关系；
33、根据所述目标关键词组合和所述预设匹配度关系确定所述待用信息对应的待用匹配度；
34、根据所述每个类别对应的目标权重对所述多个类别的待用信息中每个待用信息对应的所述待用匹配度加权求和，以得到所述目标匹配度。
35、可选地，所述装置还包括：
36、第二获取模块，被配置为获取预设匹配度调整关系，所述预设匹配度调整关系用于表征不同的关键词与调整匹配度的对应关系；
37、第二确定模块，被配置为根据预设匹配度调整关系和所述目标关键词，确定所述待用信息对应的调整匹配度；
38、调整模块，被配置为根据所述调整匹配度调整所述待用匹配度，以得到更新后的待用匹配度。
39、可选地，所述第一确定模块，被配置为：
40、将所述多个类别的待用信息输入至预训练的匹配度模型中，以获取所述匹配度模型输出的所述目标匹配度。
41、可选地，所述匹配度模型的训练过程包括：
42、获取多组样本数据，每组所述样本数据包括多个类别的待用信息样本和所述多个类别的待用信息样本对应的匹配度标注数据；
43、以所述多组样本数据为训练数据，对预设初始模型进行训练，以得到所述匹配度模型。
44、本公开的第三方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本公开的第一方面所述方法的步骤。
45、本公开的第四方面提供一种电子设备，包括：
46、存储器，其上存储有计算机程序；
47、处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开的第一方面所述方法的步骤。
48、本公开的第五方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本公开的第一方面所述方法的步骤。
49、以上技术方案，通过在接收到目标简历的情况下，从所述目标简历中获取与招聘岗位的用人要求相关的求职用户信息，将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息，根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度，根据所述目标匹配度显示所述目标简历。这样，能够通过多个类别的待用信息有效地确定目标简历与招聘岗位的用人要求的目标匹配度，消除简历筛选过程中的主观判断，提高简历筛选的准确性，并且能够根据目标匹配度灵活地显示目标简历，从而能够有效提高简历筛选的效率。
50、本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求职用户信息包括多个版块标识，所述将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标关键词组合和所述预设匹配度关系确定所述待用信息对应的待用匹配度之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述匹配度模型的训练过程包括：
7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：>
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求职用户信息包括多个版块标识，所述将所述求职用户信息划分为多个类别的待用信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个类别的待用信息确定所述目标简历与所述招聘岗位的用人要求的目标匹配度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标关键词组合和所述预设匹配度关系确定所述待用信息对应的待用匹配度之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李霞林，时畅，张田，张其锋，
申请(专利权)人：粒界上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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