本發(fā)明涉及軟件系統(tǒng)技術(shù)系統(tǒng)，特別是涉及職位估值方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)招聘方式在今后將成為求職與招聘的主要渠道。已有的互聯(lián)網(wǎng)招聘網(wǎng)站的目標(biāo)是盡可能多地達(dá)成求職與招聘的交易，采取的主要技術(shù)與流程分為以下三部分：

1)收集求職者的簡(jiǎn)歷，建設(shè)簡(jiǎn)歷信息數(shù)據(jù)庫(kù)；

2)收集招聘職位信息，建設(shè)職位數(shù)據(jù)庫(kù)；

3)通過簡(jiǎn)歷和職位信息中的關(guān)鍵詞，進(jìn)行簡(jiǎn)歷和招聘職位之間的匹配。

現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)招聘網(wǎng)站無法有效滿足求職者對(duì)于職業(yè)規(guī)劃的需求，原因有以下幾種：

1)各招聘網(wǎng)站的職位數(shù)據(jù)庫(kù)和求職者信息數(shù)據(jù)庫(kù)均是各招聘網(wǎng)站自有的數(shù)據(jù)庫(kù)，而招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)之間相互獨(dú)立，相互封閉。求職者無法一站式了解所有職業(yè)發(fā)展路徑信息的可能性；

2)匹配職位信息和簡(jiǎn)歷信息中關(guān)鍵詞的技術(shù)反映了職位需求和求職者自身能力的相似度，但僅僅表明求職者應(yīng)聘此種職位的可能性，不能作為評(píng)判職位優(yōu)良的指標(biāo)，例如某些與求職者能力最相似的職位實(shí)際上缺乏未來成長(zhǎng)空間，不利于求職者的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展；

3)職位估值計(jì)算方法缺失?，F(xiàn)有招聘網(wǎng)站進(jìn)行職位價(jià)值的排序計(jì)算是基于薪水，而薪水只反映了某種職位的短期價(jià)值，并不包含這種職位帶來的對(duì)求職者長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的增值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供職位估值方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中所提供職位信息內(nèi)容單一片面的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種職位估值方法，包括：對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量和未來增值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，包括：選擇一初始的n維向量V(n)來表示n個(gè)職位的職位估值變量；根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系迭代計(jì)算所述V(n)；判斷V(n)-V(n-1)是否小于容許容許誤差，若是，則證明V(n)已經(jīng)接近收斂的穩(wěn)定狀態(tài)，從而計(jì)算職位估值變量在穩(wěn)定狀態(tài)下的職位估值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述的職位估值方法，還包括：從網(wǎng)絡(luò)采集招聘信息，以從中提取各所述職位及薪水值的信息；以及/或者，從網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息，以從中提取個(gè)人的職業(yè)發(fā)展路徑信息。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述薪水值是根據(jù)各所述職位的真實(shí)薪水值通過關(guān)聯(lián)計(jì)算方式計(jì)算獲得的相對(duì)薪水值。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述轉(zhuǎn)移概率值的獲取方式包括：從所采集招聘信息中提取相關(guān)職位技能要求；通過比較來得到各職位間的職位技能要求的相似度作為轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一；以及/或者，對(duì)所采集人群的網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息中提取職業(yè)發(fā)展路徑信息進(jìn)行職位間轉(zhuǎn)移情況的統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為所述轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種職位估值系統(tǒng)，包括：系統(tǒng)定義模塊，用于對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量和未來增值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；概率獲取模塊，用于獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；估值計(jì)算模塊，用于通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述估值計(jì)算模塊的通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，包括：選擇一初始的n維向量V(n)來表示n個(gè)職位的職位估值變量；根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系迭代計(jì)算所述V(n)；判斷V(n)-V(n-1)是否小于容許容許誤差，若是，則證明V(n)已經(jīng)接近收斂的穩(wěn)定狀態(tài)，從而計(jì)算職位估值變量在穩(wěn)定狀態(tài)下的職位估值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述的職位估值系統(tǒng)，還包括：信息采集模塊，用于從網(wǎng)絡(luò)采集招聘信息，以從中提取各所述職位及薪水值的信息；以及/或者，用于從網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息，以從中提取個(gè)人的職業(yè)發(fā)展路徑信息。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述薪水值是根據(jù)各所述職位的真實(shí)薪水值通過關(guān)聯(lián)計(jì)算方式計(jì)算獲得的相對(duì)薪水值。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述概率獲取模塊獲取所述轉(zhuǎn)移概率值的方式包括：從所采集招聘信息中提取相關(guān)職位技能要求；通過比較來得到各職位間的職位技能要求的相似度作為轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一；以及/或者，對(duì)所采集人群的網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息中提取職業(yè)發(fā)展路徑信息進(jìn)行職位間轉(zhuǎn)移情況的統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為所述轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一。

如上所述，本發(fā)明的職位估值方法及系統(tǒng)，對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量和未來增值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

本發(fā)明的職位估值計(jì)算方法打破了現(xiàn)有招聘工具和算法的局限，并融入了用戶在職位上的成長(zhǎng)和由此職位可能帶來的所有的職業(yè)發(fā)展路徑信息，基于真實(shí)的數(shù)據(jù)和職業(yè)路徑分析，推導(dǎo)出了職業(yè)價(jià)值計(jì)算方式，不同于簡(jiǎn)單的職位匹配計(jì)算方法，本發(fā)明的技術(shù)方案的更加貼合用戶職業(yè)規(guī)劃的實(shí)際，考慮了職位的真實(shí)價(jià)值，應(yīng)當(dāng)包含職位的當(dāng)前薪水和未來的成長(zhǎng)空間，通過本發(fā)明的技術(shù)方案，人們可以為每一個(gè)在求職位賦予一個(gè)真實(shí)價(jià)值并據(jù)此進(jìn)行最優(yōu)職位的篩選和排序。

本發(fā)明的職位估值計(jì)算方法是基于職位發(fā)展路徑和職位關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的圖計(jì)算法，因而，對(duì)于職位估值的計(jì)算準(zhǔn)確覆蓋了所有可能的職位發(fā)展的路徑和可能性；用戶將不再局限于自己有限的經(jīng)驗(yàn)對(duì)自己的職業(yè)發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃。

并且，基于本發(fā)明的職位估值算法，配合現(xiàn)有的職業(yè)匹配算法，便可以為用戶排序篩選出最匹配且最貼合實(shí)際的職位和未來發(fā)展規(guī)劃。

附圖說明

圖1顯示為本發(fā)明于一實(shí)施例中的職位估值方法的流程示意圖。

圖2顯示為本發(fā)明于一實(shí)施例中職位估值的計(jì)算原理示意圖。

圖3顯示為本發(fā)明于一實(shí)施例中的職位估值系統(tǒng)的模塊示意圖。

圖4顯示為圖2實(shí)施例基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)賦值的具體實(shí)施例的示意圖。

圖5a及5b顯示為本發(fā)明的多個(gè)具體應(yīng)用實(shí)施例的示意圖。

元件標(biāo)號(hào)說明

1 職位估值系統(tǒng)

11 系統(tǒng)定義模塊

12 概率獲取模塊

13 估值計(jì)算模塊

S1～S3 步驟

具體實(shí)施方式

以下通過特定的具體實(shí)例說明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實(shí)施方式加以實(shí)施或應(yīng)用，本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。需說明的是，在不沖突的情況下，以下實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

需要說明的是，以下實(shí)施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實(shí)際實(shí)施時(shí)的組件數(shù)目、形狀及尺寸繪制，其實(shí)際實(shí)施時(shí)各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。

請(qǐng)參閱圖1，本發(fā)明提供一種職位估值方法，包括：

步驟S1：對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；

步驟S2：獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；

步驟S3：通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

具體說明上述方法的原理，為了給一個(gè)職位計(jì)算一個(gè)合理估值；職位估值的計(jì)算定義了如下三個(gè)公式：

職位估值＝當(dāng)前薪水+未來增值 (1a)

未來增值＝∑_{所有可能晉升(跳槽)的職位}晉升(跳槽)概率×?xí)x升(跳槽)增值 (1b)

∑_{所有可能晉升(跳槽)的職位}晉升(跳槽)概率＝1 (1c)

其中，“Σ”代表求和符號(hào)；未來增值是指，求職者經(jīng)過應(yīng)聘職位的工作后，未來在該職位或其他職位獲得的增值；在一實(shí)施例中，一個(gè)職位的未來增值是在所有可能職位發(fā)展路徑上的加權(quán)平均，未來增值是每一個(gè)職位隱性價(jià)值的評(píng)判指標(biāo)，也同時(shí)提供給了求職者長(zhǎng)遠(yuǎn)職業(yè)規(guī)劃的一個(gè)依據(jù)。

圖2顯示了一個(gè)職位關(guān)系圖，假設(shè)由3個(gè)職位構(gòu)建的職位關(guān)系網(wǎng)，其中，A，B，C代表三種相關(guān)聯(lián)的職位，相互之間存在跳槽可能，構(gòu)成了多種可能的職業(yè)發(fā)展路徑信息，即職業(yè)間轉(zhuǎn)移的路徑。

以職位A為例：

S₁＝A職位現(xiàn)有提供的薪水

ΔV₁＝在A職位從起點(diǎn)開始獲取足夠經(jīng)驗(yàn)值和能力后可以得到的職位增值

V₁＝A職位的真實(shí)價(jià)值

依據(jù)職位估值計(jì)算公式(1a)，實(shí)際上A職位的估值為V₁＝S₁+ΔV₁。

以此類推，B職位的估值為V₂，C職位的估值為V₃，那么：

職位B：薪水S₂，未來增值為ΔV₂，估值為V₃＝S₃+ΔV₃；

職位C：薪水S₃，未來增值為ΔV₃，估值為V₃＝S₃+ΔV₃。

按照?qǐng)D示描述的關(guān)系，目前擁有A職位工作能力和經(jīng)驗(yàn)的人可能的下一步職位選擇有3種可能性(繼續(xù)留在A職位；跳槽至B職位；跳槽至C職位)，那么職位轉(zhuǎn)移的概率就有兩部分組成：跳槽的其他職位的概率總和，以及留在原職位的概率；跳槽概率的大小取決于從原職位跨到其它職位帶來的增值以及付出的成本：

P₁₁＝繼續(xù)留在A職位的概率；

P₁₂＝跳槽至B職位的概率；

P₁₃＝跳槽至C職位的概率；

其中，根據(jù)公式(1c)有：

P₁₁+P₁₂+P₁₃＝1

根據(jù)公式(1b)，A職位的職位增值ΔV₁可以通過下述計(jì)算公式得出：

ΔV₁＝P₁₁(V₁-V₁)+P₁₂(V₂-V₁)+P₁₃(V₃-V₁)

＝P₁₁V₁+P₁₂V₂+P₁₃V₃-(P₁₁+P₁₂+P₁₃)V₁

＝P₁₁V₁+P₁₂V₂+P₁₃V₃-V₁

根據(jù)上述舉例來推廣至n維，已知：職位(i)的當(dāng)前薪水為S_i，未來可能增值為ΔV_i，從職位(i)應(yīng)聘到職位(j)的可能性為P_ij；i,j為n個(gè)職位中的任意2個(gè)職位。

依照前述職位公式計(jì)算，可以推算得出：

V_i＝S_i+ΔV_i(i＝1,…,n) (2a)

公式(2a)、(2b)用向量表示簡(jiǎn)寫為：

V＝S+ΔV(3a)

ΔV＝PV-V (3b)

合并公式(3a)、(3b)得出：

為求解公式(4)，選擇一個(gè)初始向量V⁽⁰⁾，將右方不斷迭代乘積下去，這里，迭代N次后的結(jié)果為

優(yōu)選但非必要的，以判斷||V^(N)-V^(N-1)||是否小于容許誤差為條件，如果小于，證明V已經(jīng)接近收斂的穩(wěn)定狀態(tài)，即能獲得穩(wěn)定解V；若不小于，則繼續(xù)迭代計(jì)算。

從上述可知，轉(zhuǎn)移概率值和職位的薪水值為定值，其獲取方式例如以下所述：

在一實(shí)施例中，關(guān)于所述薪水值的獲得，可以通過采集并整合各大招聘網(wǎng)站和知名企業(yè)的招聘主頁(yè)的代求職位信息(包含薪水，職位職責(zé)與要求等基礎(chǔ)信息)；優(yōu)選的，為便于計(jì)算，上述公式中的薪水值可以是根據(jù)各所述職位的真實(shí)薪水值通過關(guān)聯(lián)計(jì)算方式計(jì)算獲得的相對(duì)薪水值，例如各職位的真實(shí)薪水值同一個(gè)選定值(例如各真實(shí)薪水值中的最高薪水值)的比值，具體的，如職位1的真實(shí)薪水為2000，職位2的真實(shí)薪水為3000，各職位中最高真實(shí)薪水為5000，則職位1的相對(duì)薪水值為0.4，職位2的相對(duì)薪水值為0.6。

在一實(shí)施例中，關(guān)于所述轉(zhuǎn)移概率值的獲取方式包括：(1)從所采集招聘信息中提取相關(guān)職位技能要求；通過比較來得到各職位間的職位技能要求的相似度作為轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一，職位技能要求越相似的情況下，則可認(rèn)為轉(zhuǎn)移概率值越高，反之，則認(rèn)為轉(zhuǎn)移概率值越低，由于轉(zhuǎn)移概率值和留在原職位的概率值之和為100％，因此得到轉(zhuǎn)移概率值即等于獲得留在原職位的概率值；(2)對(duì)所采集人群的網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息中提取職業(yè)發(fā)展路徑信息進(jìn)行職位間轉(zhuǎn)移情況的統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為所述轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一，例如，5個(gè)人中，有3個(gè)人從A職位跳槽至B職位，而其余兩個(gè)人從A職位跳到C職位等，這樣的對(duì)人群統(tǒng)計(jì)的信息亦可作為轉(zhuǎn)移概率值計(jì)算的依據(jù)；上述計(jì)算方式的的具體規(guī)則可自行設(shè)定或?qū)嶒?yàn)設(shè)定，此處不作進(jìn)一步贅述；并且，該兩種方式可以共同使用作為獲得轉(zhuǎn)移概率值的依據(jù)，也可以單獨(dú)使用來獲得所述轉(zhuǎn)移概率值。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述職位技能要求的相似度可以根據(jù)前述采集的職位信息，進(jìn)行文字、語(yǔ)義識(shí)別再進(jìn)行比對(duì)后計(jì)算得到；為支持進(jìn)行該比對(duì)，可建立職位技能詞庫(kù)，將所采集的各種用于職位技能描述的近義詞、同義詞等歸類放置，并可定義詞與詞之間的相似度要素，用于計(jì)算所述相似度。

與上述方法實(shí)施例相對(duì)應(yīng)的，如圖3所示，本發(fā)明提供一種職位估值系統(tǒng)1，由于其原理與所述方法實(shí)施例大致相同，因此相同的技術(shù)細(xì)節(jié)不再重復(fù)贅述；所述系統(tǒng)1包括：系統(tǒng)定義模塊11，用于對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；概率獲取模塊12，用于獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；估值計(jì)算模塊13，用于通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述估值計(jì)算模塊13的通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，包括：選擇一初始的n維向量V(n)來表示n個(gè)職位的職位估值變量；根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系迭代計(jì)算所述V(n)；判斷V(n)-V(n-1)是否小于容許容許誤差，若是，則證明V(n)已經(jīng)接近收斂的穩(wěn)定狀態(tài)，從而計(jì)算職位估值變量在穩(wěn)定狀態(tài)下的職位估值變量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述的職位估值系統(tǒng)1，還包括：信息采集模塊，用于從網(wǎng)絡(luò)采集招聘信息，以從中提取各所述職位及薪水值的信息；以及/或者，用于從網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息，以從中提取個(gè)人的職業(yè)發(fā)展路徑信息。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述薪水值是根據(jù)各所述職位的真實(shí)薪水值通過關(guān)聯(lián)計(jì)算方式計(jì)算獲得的相對(duì)薪水值。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述概率獲取模塊12獲取所述轉(zhuǎn)移概率值的方式包括：從所采集招聘信息中提取相關(guān)職位技能要求；通過比較來得到各職位間的職位技能要求的相似度作為轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一；以及/或者，對(duì)所采集人群的網(wǎng)絡(luò)采集簡(jiǎn)歷信息中提取職業(yè)發(fā)展路徑信息進(jìn)行職位間轉(zhuǎn)移情況的統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為所述轉(zhuǎn)移概率值的計(jì)算依據(jù)之一。

以下再舉一具體實(shí)例說明本發(fā)明的應(yīng)用：

請(qǐng)參閱圖4，為了更好的闡述職位估值和職位薪水的差異，提供的是在圖1實(shí)施例的基礎(chǔ)上對(duì)各個(gè)職位的薪水S和轉(zhuǎn)移概率P進(jìn)行具體賦值后計(jì)算的實(shí)例；

具體賦值內(nèi)容如下：

擁有職位A所需職位能力和工作經(jīng)驗(yàn)的人有P₁₁＝10％的可能性繼續(xù)留任職位A，有P₁₂＝70％的的可能性換到職位B，有P₁₃＝20％的可能性換到職位C；

擁有職位B所需職位能力和工作經(jīng)驗(yàn)的人有P₂₂＝80％的可能性繼續(xù)留任職位B，有P₂₃＝20％的可能性換到職位C；

擁有職位C所需職位能力和工作經(jīng)驗(yàn)的人有P₃₃＝50％的可能性繼續(xù)留任職位C，有P₃₁＝40％的可能性換到職位A，有P₃₂＝10％的可能性換到職位B；

三種職位的相對(duì)薪水i分別為S₁＝0.6,S₂＝1,S₃＝0.7。

那么，根據(jù)公式(2a)和(2b)，

V₁＝S₁+ΔV₁＝0.6+0.1V₁+0.7V₂+0.2V₃-V₁

V₂＝S₂+ΔV₂＝1+0.8V₂+0.2V₃-V₂

V₃＝S₃+ΔV₃＝0.7+0.4V₁+0.1V₂+0.5V₃-V₃

聯(lián)立以上方程組可得：

V₁＝0.744

V₂＝0.955

V₃＝0.729

根據(jù)上述職位估值算法，職位A>職位C(按照職位估值排序)

但如果僅按照現(xiàn)有的通過薪水來衡量職位價(jià)值，則職位C>職位A(按照薪水價(jià)值排序)，因此，通過本發(fā)明的職位估值方式得到的估值結(jié)果要比現(xiàn)有的職位估值方式更加具有參考價(jià)值。

需說明的是，上述方法實(shí)施例或系統(tǒng)可通過軟件實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用于例如網(wǎng)站或軟件客戶端等，例如圖5a所示，展示的是應(yīng)用本發(fā)明技術(shù)方案的例如招聘網(wǎng)站，將本發(fā)明的技術(shù)方案配合現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)即可展現(xiàn)于html網(wǎng)頁(yè)；再或者如圖5b所示，通過例如智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端裝載的APP應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)，因此，本發(fā)明的技術(shù)方案可應(yīng)用于各種互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、電子終端等，具有高度的商用價(jià)值。

綜上所述，本發(fā)明的職位估值方法及系統(tǒng)，對(duì)存在相互跳槽可能的多個(gè)職位均定義職位估值變量和未來增值變量，且所述職位估值變量定義為該職位的薪水值與未來增值變量的和；獲取所述每個(gè)職位分別向其它各職位跳槽或留在原職位的轉(zhuǎn)移概率；通過預(yù)設(shè)的各職位未來增值變量和其它職位的職位估值變量關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算得到各個(gè)職位的職位估值變量的確定值，其中，所述關(guān)聯(lián)關(guān)系包括：獲取一當(dāng)前職位與各所述職位的職位估值變量之差作為預(yù)設(shè)變量，并以當(dāng)前職位向各所述職位的轉(zhuǎn)移概率作為該預(yù)設(shè)變量的權(quán)重值，并將據(jù)以計(jì)算的加權(quán)和作為所述當(dāng)前職位的未來增值變量。

本發(fā)明的職位估值計(jì)算方法打破了現(xiàn)有招聘工具和算法的局限，并融入了用戶在職位上的成長(zhǎng)和由此職位可能帶來的所有的職業(yè)發(fā)展路徑信息，基于真實(shí)的數(shù)據(jù)和職業(yè)路徑分析，推導(dǎo)出了職業(yè)價(jià)值計(jì)算方式，不同于簡(jiǎn)單的職位匹配計(jì)算方法，本發(fā)明的技術(shù)方案的更加貼合用戶職業(yè)規(guī)劃的實(shí)際，考慮了職位的真實(shí)價(jià)值，應(yīng)當(dāng)包含職位的當(dāng)前薪水和未來的成長(zhǎng)空間，通過本發(fā)明的技術(shù)方案，人們可以為每一個(gè)在求職位賦予一個(gè)真實(shí)價(jià)值并據(jù)此進(jìn)行最優(yōu)職位的篩選和排序。

本發(fā)明的職位估值計(jì)算方法是基于職位發(fā)展路徑和職位關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的圖計(jì)算法，因而，對(duì)于職位估值的計(jì)算準(zhǔn)確覆蓋了所有可能的職位發(fā)展的路徑和可能性；用戶將不再局限于自己有限的經(jīng)驗(yàn)對(duì)自己的職業(yè)發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃。

并且，基于本發(fā)明的職位估值算法，配合現(xiàn)有的職業(yè)匹配算法，便可以為用戶排序篩選出最匹配且最貼合實(shí)際的職位和未來發(fā)展規(guī)劃。

本發(fā)明有效克服了現(xiàn)有技術(shù)中的種種缺點(diǎn)而具高度產(chǎn)業(yè)利用價(jià)值。

上述實(shí)施例僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識(shí)者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本發(fā)明的權(quán)利要求所涵蓋。