本發(fā)明涉及人力資源，具體為一種基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送的優(yōu)化方法及服務(wù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送技術(shù)廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域，其中在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用尤為重要。隨著招聘平臺(tái)和求職方式的多樣化發(fā)展，如何通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)地將合適的崗位推送給合適的用戶，成為了現(xiàn)代招聘系統(tǒng)優(yōu)化的核心挑戰(zhàn)之一。特別是在用戶和崗位匹配的過(guò)程中，崗位和用戶之間的匹配推送不僅可以提高招聘的效率，還能夠使求職者更快找到適合自己的工作機(jī)會(huì)。

2、然而，當(dāng)前的崗位推送系統(tǒng)往往面臨一些實(shí)際問(wèn)題。例如，很多系統(tǒng)依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)，忽略了用戶在招聘平臺(tái)上的動(dòng)態(tài)行為和活躍度，并且，傳統(tǒng)的崗位推薦方法更多依賴于崗位標(biāo)簽的直接匹配，導(dǎo)致推薦的匹配度不夠精準(zhǔn)，用戶之間的相似性、主動(dòng)互動(dòng)行為，以及用戶對(duì)某類崗位的實(shí)際滿意度，通常也沒(méi)有被充分考慮，導(dǎo)致推薦崗位的準(zhǔn)確性偏低，用戶體驗(yàn)較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送的優(yōu)化方法及服務(wù)系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送的優(yōu)化方法，包括以下步驟，

3、s1、根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，預(yù)先對(duì)各類崗位需求和各用戶簡(jiǎn)歷進(jìn)行收集，以獲取各類崗位的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息及各用戶在招聘平臺(tái)投遞的相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息，并生成靜態(tài)數(shù)據(jù)集；

4、s2、基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建出未溝通的崗位匹配因子gpyz，并初步篩選出與相應(yīng)類型崗位適配的目標(biāo)用戶，同時(shí)將目標(biāo)用戶所對(duì)應(yīng)的崗位作為目標(biāo)崗位；

5、s3、基于s2中篩選出的目標(biāo)用戶，將該類型崗位中主動(dòng)互動(dòng)的用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以生成主動(dòng)用戶集合a，并監(jiān)測(cè)主動(dòng)用戶和目標(biāo)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，以獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，分析目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶之間的相似度xsd，并結(jié)合主動(dòng)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，構(gòu)建主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)；

6、s4、基于主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，預(yù)測(cè)出目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)，并結(jié)合目標(biāo)崗位需求量，預(yù)先設(shè)置評(píng)估閾值q，將目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)與評(píng)估閾值q進(jìn)行比對(duì)分析，以優(yōu)化目標(biāo)崗位的待面試候選人。

7、優(yōu)選的，s1具體包括有：

8、s11、對(duì)各類崗位需求和各用戶簡(jiǎn)歷進(jìn)行收集，以獲取各類崗位的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息及各用戶在招聘平臺(tái)投遞的相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息，其中，所述相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息包括各類崗位對(duì)崗位的要求描述以及所有類型崗位描述文檔的總數(shù)；

9、所述相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息包括用戶在招聘平臺(tái)投遞的簡(jiǎn)歷描述；

10、s12、將各類崗位的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息及各用戶在招聘平臺(tái)投遞的相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后，以生成靜態(tài)數(shù)據(jù)集，其中，預(yù)處理包括去除噪聲、填補(bǔ)缺失值以及數(shù)據(jù)平滑操作，并且填補(bǔ)缺失值方法包括均值填補(bǔ)、中位數(shù)填補(bǔ)、插值法填補(bǔ)以及回歸法填補(bǔ)，并利用無(wú)量綱處理技術(shù)，對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)集內(nèi)信息進(jìn)行縮放，使得靜態(tài)數(shù)據(jù)集內(nèi)信息范圍落在0到1之間。

11、優(yōu)選的，s2具體包括有：

12、s21、利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分詞，去除停用詞，并提取出相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞及相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞；

13、s22、基于s21中獲取的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞及相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞，分別獲取相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞的詞頻cp1、相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞的詞頻cp2、相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率ndp1及相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率ndp2；

14、s221、相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率ndp1及相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率ndp2均通過(guò)以下方式獲取：

15、；

16、式中，表示為第i關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率，表示為所有類型崗位描述文檔的總數(shù)，表示為第i關(guān)鍵詞出現(xiàn)在崗位描述文檔的數(shù)量。

17、優(yōu)選的，s2還包括有：

18、s23、基于s21中獲取的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞及相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)關(guān)鍵詞，分析用戶與未溝通的崗位之間的崗位匹配程度，以計(jì)算獲取未溝通的崗位匹配因子gpyz，具體通過(guò)以下公式獲?。?/p>

19、；

20、式中，k為共同關(guān)鍵詞；k為相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息和相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息中共同出現(xiàn)的關(guān)鍵詞的集合；表示為相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)共同關(guān)鍵詞k的詞頻；表示為相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)共同關(guān)鍵詞的詞頻，表示為相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息內(nèi)共同關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率，表示為相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息內(nèi)共同關(guān)鍵詞在所有類型崗位中的逆文檔頻率，表示為共同關(guān)鍵詞在相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息中的權(quán)重向量，表示為共同關(guān)鍵詞在相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息中的權(quán)重向量，表示共同關(guān)鍵詞k是相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息和相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息中共同出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。

21、優(yōu)選的，s2還包括有：

22、s24、預(yù)先設(shè)置匹配閾值w，并將未溝通的崗位匹配因子gpyz與匹配閾值w進(jìn)行比對(duì)分析，以初步篩選出與相應(yīng)類型崗位適配的目標(biāo)用戶，具體初判內(nèi)容如下：

23、若未溝通的崗位匹配因子gpyz超過(guò)匹配閾值w時(shí)，初步判斷相應(yīng)用戶簡(jiǎn)歷與相應(yīng)類型崗位的需求相適配，此時(shí)將對(duì)該用戶和該類型崗位進(jìn)行標(biāo)注作業(yè)，分別標(biāo)注為目標(biāo)用戶和目標(biāo)崗位；

24、若未溝通的崗位匹配因子gpyz未超過(guò)匹配閾值w時(shí)，初步判斷相應(yīng)用戶簡(jiǎn)歷與相應(yīng)類型崗位的需求暫不適配，此時(shí)將對(duì)該用戶和該類型崗位不進(jìn)行標(biāo)注作業(yè)。

25、優(yōu)選的，s3具體包括有：

26、s31、基于s2中篩選出的目標(biāo)用戶，將歷史時(shí)段內(nèi)主動(dòng)咨詢目標(biāo)崗位的用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將該用戶標(biāo)記為主動(dòng)用戶，并生成主動(dòng)用戶集合a；

27、s32、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與記錄主動(dòng)用戶和目標(biāo)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，以獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集包括主動(dòng)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位、目標(biāo)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位及主動(dòng)用戶對(duì)其主動(dòng)咨詢的崗位所進(jìn)行的瀏覽次數(shù)lgcs；

28、s321、根據(jù)主動(dòng)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位構(gòu)建出主動(dòng)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位集合，根據(jù)目標(biāo)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位構(gòu)建出目標(biāo)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位集合。

29、優(yōu)選的，s3還包括有：

30、s33、基于所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，分析目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶之間的相似度xsd，具體通過(guò)以下方式獲取：

31、；

32、式中，表示為目標(biāo)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位集合，表示為主動(dòng)用戶主動(dòng)詢問(wèn)的類型崗位集合，表示為兩個(gè)集合的交集，表示為兩個(gè)集合的并集；

33、s34、根據(jù)主動(dòng)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，將瀏覽次數(shù)lgcs及瀏覽占比lzb作線性歸一化處理，并將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值映射至區(qū)間內(nèi)，以構(gòu)建主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，具體按照以下方式獲?。?/p>

34、；

35、式中，n表示為主動(dòng)用戶瀏覽類型崗位的數(shù)量，j=1、2、3、...、n，表示為第j類型崗位的瀏覽次數(shù)，表示為平均瀏覽次數(shù)，表示為第j類型崗位的瀏覽占比，表示為平均瀏覽占比，及均為權(quán)重值，表示為修正常數(shù)。

36、優(yōu)選的，s4具體包括有：

37、s41、基于主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意度，結(jié)合目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶之間的相似度xsd，并經(jīng)線性歸一化處理后，預(yù)測(cè)出目標(biāo)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，具體內(nèi)容如下：

38、；

39、式中，a表示為主動(dòng)用戶的索引，a表示為主動(dòng)用戶集合，表示為主動(dòng)用戶a屬于主動(dòng)用戶集合，表示為目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶a之間的相似度，表示為主動(dòng)用戶a對(duì)第j類型崗位的滿意系數(shù)。

40、優(yōu)選的，s4還包括有：

41、s42、根據(jù)s41中獲取目標(biāo)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，提取出目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)；

42、s43、預(yù)先設(shè)置評(píng)估閾值q，并將目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)與評(píng)估閾值q進(jìn)行比對(duì)分析，以篩選出目標(biāo)崗位的待面試候選人，具體內(nèi)容如下：

43、若目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)超過(guò)評(píng)估閾值q時(shí)，此時(shí)通過(guò)招聘平臺(tái)將目標(biāo)崗位推送給該目標(biāo)用戶，并將該目標(biāo)用戶推送給目標(biāo)崗位，同時(shí)將該目標(biāo)用戶作為待面試候選人；

44、若目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)未超過(guò)評(píng)估閾值q時(shí)，此時(shí)將暫不通過(guò)招聘平臺(tái)將目標(biāo)崗位推送給該目標(biāo)用戶，同時(shí)也暫不將該目標(biāo)用戶推送給目標(biāo)崗位。

45、一種基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送的服務(wù)系統(tǒng)，包括靜態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊、初步匹配分析模塊、推送分析模塊及鎖定模塊；

46、所述靜態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，預(yù)先對(duì)各類崗位需求和各用戶簡(jiǎn)歷進(jìn)行收集，以獲取各類崗位的相關(guān)需求數(shù)據(jù)信息及各用戶在招聘平臺(tái)投遞的相關(guān)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)信息，并生成靜態(tài)數(shù)據(jù)集；

47、所述初步匹配分析模塊基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建出未溝通的崗位匹配因子gpyz，并初步篩選出與相應(yīng)類型崗位適配的目標(biāo)用戶，同時(shí)將目標(biāo)用戶所對(duì)應(yīng)的崗位作為目標(biāo)崗位；

48、所述推送分析模塊基于篩選出的目標(biāo)用戶，將該類型崗位中主動(dòng)互動(dòng)的用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以生成主動(dòng)用戶集合a，并監(jiān)測(cè)主動(dòng)用戶和目標(biāo)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，以獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，分析目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶之間的相似度xsd，并結(jié)合主動(dòng)用戶在招聘平臺(tái)上對(duì)各類崗位的活躍程度，構(gòu)建主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)；

49、所述鎖定模塊基于主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，預(yù)測(cè)出目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)，并結(jié)合目標(biāo)崗位需求量，預(yù)先設(shè)置評(píng)估閾值q，將目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)崗位的滿意系數(shù)與評(píng)估閾值q進(jìn)行比對(duì)分析，以優(yōu)化目標(biāo)崗位的待面試候選人。

50、本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推送的優(yōu)化方法及服務(wù)系統(tǒng)，具備以下有益效果：

51、（1）首先，s1步驟中通過(guò)預(yù)先收集并整合各類崗位需求與用戶簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)，生成靜態(tài)數(shù)據(jù)集，為后續(xù)匹配提供了基礎(chǔ)信息支持。接著，s2步驟利用崗位匹配因子gpyz，對(duì)未進(jìn)行溝通的用戶與崗位進(jìn)行初步篩選，從而精準(zhǔn)定位潛在適配的目標(biāo)用戶和目標(biāo)崗位，提高了匹配效率。在s3步驟中，該方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)目標(biāo)用戶與主動(dòng)互動(dòng)用戶的行為，生成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集并監(jiān)測(cè)活躍程度，分析相似度xsd，構(gòu)建主動(dòng)用戶對(duì)各類崗位的滿意系數(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)崗位需求和用戶偏好之間的理解。最后，s4步驟通過(guò)滿意系數(shù)的預(yù)測(cè)，并結(jié)合評(píng)估閾值q，進(jìn)行進(jìn)一步的比對(duì)分析，使得系統(tǒng)能夠進(jìn)一步篩選出與崗位需求高度匹配的候選人，確保了只有那些對(duì)崗位真正感興趣且匹配度高的候選人才能進(jìn)入面試階段，從而提高了面試候選人的質(zhì)量，減少用人單位與求職者之間的匹配盲區(qū)，以優(yōu)化崗位招聘的整體效果。

52、（2）基于用戶之間的相似性，通過(guò)主動(dòng)用戶的行為和評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未知項(xiàng)目的偏好，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)稀疏性往往是個(gè)大問(wèn)題。比如，在一個(gè)大型人力資源系統(tǒng)中，目標(biāo)用戶可能只對(duì)少數(shù)幾個(gè)崗位進(jìn)行過(guò)評(píng)分或?yàn)g覽，而系統(tǒng)中的崗位類型和數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于這些評(píng)分的數(shù)量，此時(shí)系統(tǒng)可以幫助解決這種稀疏性問(wèn)題：通過(guò)利用與目標(biāo)用戶相似的用戶對(duì)其他崗位的評(píng)分，進(jìn)一步彌補(bǔ)由于目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)不足帶來(lái)的預(yù)測(cè)偏差，這是一種基于群體智慧的思想，通過(guò)其他用戶的行為和評(píng)分，提升對(duì)目標(biāo)用戶偏好的預(yù)測(cè)精度。同時(shí)通過(guò)動(dòng)態(tài)地利用主動(dòng)用戶的最新行為和評(píng)分來(lái)不斷更新預(yù)測(cè)，可以捕捉目標(biāo)用戶的興趣和偏好會(huì)隨著時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)而變化的問(wèn)題，直接依賴于目標(biāo)用戶的歷史評(píng)分，可能難以反映這些動(dòng)態(tài)變化，而通過(guò)主動(dòng)用戶來(lái)預(yù)測(cè)可以更好地適應(yīng)這些變化。

53、（3）該方法通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)崗位描述和用戶簡(jiǎn)歷進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，進(jìn)一步通過(guò)共同關(guān)鍵詞的分析，構(gòu)建未溝通的崗位匹配因子gpyz，從而精確衡量用戶與崗位之間的匹配程度，此方法基于關(guān)鍵詞的詞頻、逆文檔頻率以及權(quán)重向量的綜合計(jì)算，保證了對(duì)用戶簡(jiǎn)歷與崗位需求的深度分析，實(shí)現(xiàn)了更加精細(xì)化的匹配，并且在初步篩選階段能夠快速排除與崗位需求不符的簡(jiǎn)歷，進(jìn)一步降低了后續(xù)的篩選負(fù)擔(dān)。通過(guò)對(duì)匹配因子的比對(duì)分析，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別出適配度高的用戶并標(biāo)注為目標(biāo)用戶，同時(shí)標(biāo)注相應(yīng)的目標(biāo)崗位，這種動(dòng)態(tài)的標(biāo)注與判斷過(guò)程有效提升了崗位推薦和用戶簡(jiǎn)歷篩選的效率，進(jìn)一步避免了傳統(tǒng)匹配中粗糙或片面的篩選方式。

54、（4）相似度分析基于目標(biāo)用戶與主動(dòng)用戶在崗位詢問(wèn)集合的交集與并集計(jì)算，確保了推薦系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別出與目標(biāo)用戶行為相似的主動(dòng)用戶，從而為目標(biāo)用戶提供更加相關(guān)的崗位推薦。結(jié)合主動(dòng)用戶對(duì)各類型崗位的滿意系數(shù)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)各類型崗位的潛在滿意度，這種篩選機(jī)制可以有效地提高崗位推薦的相關(guān)性和有效性，從而減少不匹配的推薦結(jié)果，同時(shí)也優(yōu)化了用戶的求職體驗(yàn)，通過(guò)這種基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送方法，招聘平臺(tái)能夠更有效地匹配用戶與崗位，減少了用戶的搜索成本，并增加了招聘成功的機(jī)會(huì)。

55、（5）通過(guò)精細(xì)化的滿意度預(yù)測(cè)與篩選機(jī)制，招聘平臺(tái)能夠更高效地匹配用戶與崗位，減少了無(wú)效推薦和篩選的時(shí)間，提高了招聘流程的整體效率，這種優(yōu)化不僅提升了平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量，也增強(qiáng)了用戶的參與感和平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。精準(zhǔn)的崗位推薦和用戶匹配能夠盡可能的改善用戶體驗(yàn)，提升用戶滿意度。用戶能夠更容易找到符合自己興趣和能力的崗位，從而增加了平臺(tái)的用戶粘性和活躍度。