本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種基于多維度的勝任力匹配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，獲取候選簡(jiǎn)歷的有效方式是條件搜索。但是條件搜索的方式固有的局限性，導(dǎo)致了篩選優(yōu)質(zhì)簡(jiǎn)歷的工作量較大，需要在海量簡(jiǎn)歷搜索結(jié)果中進(jìn)行篩選。在得到搜索結(jié)構(gòu)后，可以通過(guò)勝任力匹配的方式，對(duì)候選簡(jiǎn)歷進(jìn)行再次篩選。

2、傳統(tǒng)的勝任力匹配方法往往依賴于單一維度的分析，由于勝任力匹配的不全面，這限制了對(duì)候選簡(jiǎn)歷全面分析，進(jìn)而導(dǎo)致篩掉優(yōu)質(zhì)簡(jiǎn)歷，得到劣質(zhì)簡(jiǎn)歷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種基于多維度的勝任力匹配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，能夠從多個(gè)維度進(jìn)行勝任力匹配，從而更加全面地對(duì)簡(jiǎn)歷進(jìn)行篩選，進(jìn)而提高得到優(yōu)質(zhì)簡(jiǎn)歷的概率，降低得到劣質(zhì)簡(jiǎn)歷的概率。

2、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于多維度的勝任力匹配方法，包括：

4、所述方法包括：

5、獲取候選簡(jiǎn)歷的第一介紹信息和目標(biāo)崗位的第二介紹信息，所述第一介紹信息包括第一結(jié)構(gòu)化屬性信息、第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息，所述第二介紹信息包括第二結(jié)構(gòu)化屬性信息、第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息；

6、根據(jù)所述第一結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分；根據(jù)所述第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分；根據(jù)所述第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第三評(píng)分；

7、根據(jù)所述第一評(píng)分、所述第二評(píng)分和所述第三評(píng)分，確定所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)；

8、根據(jù)所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)，確定所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度。

9、可選的，所述第一結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第一信息段以及所述第一信息段的第一字段值，所述第二結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第二信息段以及所述第二信息段的第二字段值，所述根據(jù)所述第一結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分，包括：

10、如果存在第一信息段的第一字段值與所述第一信息段對(duì)應(yīng)的第二信息段的第二字段值不一致，則確定所述候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分為0；

11、如果每個(gè)第一信息段的第一字段值與各自對(duì)應(yīng)的第二信息段的第二字段值均一致，則確定所述候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分為第一數(shù)值。

12、可選的，所述第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第三信息段以及所述第三信息段的第三字段值，所述第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第四信息段以及所述第四信息段的第四字段值，所述根據(jù)所述第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分，包括：

13、按照預(yù)設(shè)規(guī)則，對(duì)每個(gè)第三信息段的第三字段值進(jìn)行量化處理，得到每個(gè)第三信息段對(duì)應(yīng)的第一量化結(jié)果，對(duì)每個(gè)第四信息段的第四字段值進(jìn)行量化處理，得到每個(gè)第四信息段對(duì)應(yīng)的第二量化結(jié)果；

14、如果存在第三信息段對(duì)應(yīng)的第一量化結(jié)果小于與第三信息段對(duì)應(yīng)的第四信息段對(duì)應(yīng)的第二量化結(jié)果，則確定所述候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分為0；

15、如果每個(gè)第三信息段對(duì)應(yīng)的第一量化結(jié)果均大于或等于與各自對(duì)應(yīng)的第四信息段對(duì)應(yīng)的第二量化結(jié)果，則確定所述候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分為第二數(shù)值。

16、可選的，所述第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第五信息段和所述第五信息段的第五字段值，所述第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息包括第六信息段和所述第六信息段的第六字段值，所述根據(jù)所述第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第三評(píng)分，包括：

17、對(duì)每個(gè)第五信息段的第五字段值進(jìn)行向量化處理，得到每個(gè)第五信息段對(duì)應(yīng)的第一向量，對(duì)每個(gè)第六信息段的第六字段值進(jìn)行向量化處理，得到每個(gè)第六信息段對(duì)應(yīng)的第二向量；

18、根據(jù)相互對(duì)應(yīng)的第五信息段對(duì)應(yīng)的第一向量與第六信息段對(duì)應(yīng)的第二向量，確定相互對(duì)應(yīng)的第五信息段的第五字段值與第六信息段的第六字段值之間的第一相似度；

19、對(duì)相互對(duì)應(yīng)的第五信息段的第五字段值和第六信息段對(duì)應(yīng)的第六字段值進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，得到關(guān)鍵詞集合，根據(jù)所述第五字段值中的關(guān)鍵詞、所述第六字段值中的關(guān)鍵詞，在所述關(guān)鍵詞集合中的命中情況，確定所述第五信息段的第一關(guān)鍵詞向量、所述第六信息段的第二關(guān)鍵詞向量；

20、根據(jù)所述第五信息段的第一關(guān)鍵詞向量、所述第六信息段的第二關(guān)鍵詞向量和詞項(xiàng)相似度矩陣，確定所述第五信息段的第五字段值與第六信息段的第六字段值之間的第二相似度；

21、根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度的加權(quán)求和結(jié)果，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第三評(píng)分。

22、可選的，所述方法還包括：

23、如果所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度大于或等于預(yù)設(shè)程度閾值，則對(duì)所述候選簡(jiǎn)歷進(jìn)行添加通過(guò)標(biāo)記；

24、如果所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度小于所述預(yù)設(shè)程度閾值，則對(duì)所述候選簡(jiǎn)歷進(jìn)行添加不通過(guò)標(biāo)記。

25、可選的，所述方法還包括：

26、向被添加通過(guò)標(biāo)記的候選簡(jiǎn)歷的擁有者推送邀請(qǐng)信息。

27、可選的，所述根據(jù)所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)，確定所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度，包括：

28、確定所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)所在的分?jǐn)?shù)區(qū)間；

29、將所述分?jǐn)?shù)區(qū)間對(duì)應(yīng)的匹配程度，確定為所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度。

30、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于多維度的勝任力匹配裝置，包括：

31、獲取模塊，用于獲取候選簡(jiǎn)歷的第一介紹信息和目標(biāo)崗位的第二介紹信息，所述第一介紹信息包括第一結(jié)構(gòu)化屬性信息、第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息，所述第二介紹信息包括第二結(jié)構(gòu)化屬性信息、第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息；

32、確定模塊，用于根據(jù)所述第一結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分；根據(jù)所述第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分；根據(jù)所述第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息和所述第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定所述候選簡(jiǎn)歷的第三評(píng)分；根據(jù)所述第一評(píng)分、所述第二評(píng)分和所述第三評(píng)分，確定所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)，確定所述候選簡(jiǎn)歷與所述目標(biāo)崗位的匹配程度。

33、第三方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器；

34、其中，在所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序包括指令；當(dāng)所述指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述計(jì)算設(shè)備執(zhí)行如第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

35、第四方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行如第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

36、由上述技術(shù)方案可知，本技術(shù)至少具有如下有益效果：

37、本技術(shù)提供了一種基于多維度的勝任力匹配方法，在該方法中，先獲取候選簡(jiǎn)歷的第一介紹信息和目標(biāo)崗位的第二介紹信息，然后分別確定第一介紹信息中的第一結(jié)構(gòu)化屬性信息、第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息，以及確定第二介紹信息中的第二結(jié)構(gòu)化屬性信息、第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息。不同的屬性信息對(duì)應(yīng)不同的維度。接著，從上述三個(gè)維度，分別進(jìn)行比對(duì)，即，基于第一結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定候選簡(jiǎn)歷的第一評(píng)分，基于第一半結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二半結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定候選簡(jiǎn)歷的第二評(píng)分，基于第一非結(jié)構(gòu)化屬性信息和第二非結(jié)構(gòu)化屬性信息，確定候選簡(jiǎn)歷的第三評(píng)分，然后基于這三個(gè)評(píng)分，確定候選簡(jiǎn)歷的匹配分?jǐn)?shù)，最后基于該匹配分?jǐn)?shù)，確定候選簡(jiǎn)歷與目標(biāo)崗位的匹配程度?？梢?jiàn)，該方法從多個(gè)維度對(duì)候選簡(jiǎn)歷與目標(biāo)崗位的匹配程度進(jìn)行分析，相比于單一維度分析，本技術(shù)的技術(shù)方案能夠提高的分析的全面性，進(jìn)而能夠更加精準(zhǔn)地對(duì)簡(jiǎn)歷進(jìn)行篩選，進(jìn)而提高得到優(yōu)質(zhì)簡(jiǎn)歷的概率，降低得到劣質(zhì)簡(jiǎn)歷的概率。因此，通過(guò)該方法，能夠得到更多的優(yōu)質(zhì)簡(jiǎn)歷，更少的劣質(zhì)簡(jiǎn)歷。

38、應(yīng)當(dāng)理解的是，本技術(shù)中對(duì)技術(shù)特征、技術(shù)方案、有益效果或類似語(yǔ)言的描述并不是暗示在任意的單個(gè)實(shí)施例中可以實(shí)現(xiàn)所有的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。相反，可以理解的是對(duì)于特征或有益效果的描述意味著在至少一個(gè)實(shí)施例中包括特定的技術(shù)特征、技術(shù)方案或有益效果。因此，本說(shuō)明書(shū)中對(duì)于技術(shù)特征、技術(shù)方案或有益效果的描述并不一定是指相同的實(shí)施例。進(jìn)而，還可以任何適當(dāng)?shù)姆绞浇M合本實(shí)施例中所描述的技術(shù)特征、技術(shù)方案和有益效果。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會(huì)理解，無(wú)需特定實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)特定的技術(shù)特征、技術(shù)方案或有益效果即可實(shí)現(xiàn)實(shí)施例。在其他實(shí)施例中，還可在沒(méi)有體現(xiàn)所有實(shí)施例的特定實(shí)施例中識(shí)別出額外的技術(shù)特征和有益效果。