一种基于任务机制的简历数据推送方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于任务机制的简历数据推送方法及系统，属于简历数据处理技术领域。本发明专利技术方法包括步骤：绑定若干个第三方招聘网站的账户；设置监测目标，发送给后台服务器；后台服务器建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中；任务获取模块每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地；任务处理模块调取任务列表，控制简历监听处理模块根据不同任务优先级顺序执行任务；简历监听处理模块获取并解析相关简历信息，并将最终的结果回传给后台服务器；后台服务器将数据保存至数据库，直至完成任务列表中的所有任务。本发明专利技术整合各大招聘网站搜索引擎技术帮助企业筛选匹配的简历。

【技术实现步骤摘要】
一种基于任务机制的简历数据推送方法及系统
本专利技术涉及一种简历数据处理方法，尤其涉及一种基于任务机制的简历数据推送方法及系统。
技术介绍
传统的招聘方式是企业的HR通过招聘会现场、报刊广告、人才猎取、员工推荐、校园招聘或从各大招聘网站筛选简历。这些方式并不能满足企业以及招聘者的需求，首先由于招聘信息的不对称，求职者和HR需要花费很长的时间寻求匹配的信息。其次HR通过各大招聘网站筛选简历占据其大部分时间，使其不能用专业优势解决人才招聘的问题。最后由于信息筛选时间成本高，给企业带来高昂的招聘成本。目前国外人力资源行业基于AI、大数据、云计算+人力资本服务的企业有很多，最具影响力的企业有谷歌的GoogleHire(帮助中小企业安排面试并追踪候选人)，Greenhouse(申请人跟踪系统和招聘软件)，国内的同类产品有i人事，E成等，但是现有的系统适合特定的数据模式的识别，它们无法像人类一样智能的解释这些数据，并结合其他信息做出决策。
技术实现思路
为解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种基于任务机制的简历数据推送方法及系统。本专利技术基于任务机制的简历数据推送方法包括如下步骤：S1：绑定若干个第三方招聘网站的账户；S2：设置监测目标，发送给后台服务器；S3：后台服务器根据设置的监测目标，建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中；S4：任务获取模块每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地；S5：任务处理模块调取各自的任务列表，打开第三方招聘网站url，并控制简历监听处理模块根据不同任务优先级顺序执行任务；S6：简历监听处理模块根据监测目标，获取相关简历信息，解析为同一模板结构，并将最终的结果回传给后台服务器；S7：后台服务器将数据保存至数据库，直至完成任务列表中的所有任务。本专利技术作进一步改进，还包括步骤S8：后台服务器对数据进行二次处理，过滤不需要的简历，并对待发送的简历进行分析，然后将简历及分析结果推送给用户。本专利技术作进一步改进，在步骤S2中，所述监测目标包括用户关注企业、关注岗位、企业预警岗位、预警人才。本专利技术作进一步改进，当所述监测目标为关注企业和关注岗位时，所述二次处理方法为：A1：判断该简历的第一笔工作经验是否为空，如果是，则保留该简历，直接执行步骤：43，如果否，执行下一步；A2：判断工作岗位是否为空，如果是，删除该简历，如果否，执行下一步；A3：判断意向职位或工作岗位中是否其中一个满足关注条件，如果是，则保留该简历，如果否，删除该简历；A4：处理下一个简历，然后执行步骤A1，直至所有简历二次处理完毕。本专利技术作进一步改进，当所述监测目标为企业预警岗位和/或预警人才时，所述二次处理方法为：B1：判断该简历的第一笔工作经验的工作岗位是否为空，如果是，则保留该简历，然后执行步骤B4，如果否，执行下一步；B2：判断工作经验中是否有监测的预警此企，如果是，执行下一步，如果否，删除该简历，然后执行步骤B4；B3：判断第一笔工作经验工作岗位或者简历信息中的期望从事职位是否相同，若不相同则不满足预警条件，删除该简历；如果相同，保留该简历；B4：处理下一个简历，然后执行步骤A1，直至所有简历二次处理完毕。本专利技术作进一步改进，在步骤S3中，每个定时任务，最多抓取30份简历详情。本专利技术作进一步改进，所述后台服务器对定时任务的分发，采用动态任务分配。本专利技术作进一步改进，在步骤S4中，任务获取模块每隔30分钟抓取一次，共抓取30次；抓取成功后，后台服务器将已经成功分发的任务清除。本专利技术作进一步改进，所述任务获取模块每次的抓取设置成时间为2～5秒的随机翻页。本专利技术还提供一种实现上述方法的系统，包括：用户客户端：用于绑定若干个第三方招聘网站的账户，设置监测目标，发送给后台服务器，并从后台服务器获取相关简历数据；后台服务器：用于设置的监测目标，建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中，获取简历监听处理模块回传的数据并保存；一个以上的任务获取模块：用于每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地；任务处理模块：用于调取各自的任务列表，打开第三方招聘网站url，并控制简历监听处理模块根据不同任务优先级顺序执行任务；简历监听处理模块：用于根据监测目标，获取相关简历信息，解析为同一模板结构，并将最终的结果回传给后台服务器。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：整合各大招聘网站搜索引擎技术帮助企业筛选匹配的简历，系统采用统一简历模板方式解析各渠道简历，方便企业查看、筛选及分析决策；帮助企业或招聘者快速精准的选出合适的人才，节省人力及时间成本；提供并提醒企业在职员工离职异动情况，减小企业人才流失成本。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2为本专利技术一实施例方法流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步详细说明。本专利技术是一种基于SaaS(Software-as-a-Service，软件即服务)平台，通过平台对用户客户端设置的进行任务分发，实现关注企业的人员工作情况预测，实现关注企业的人员离职预测的方法，并检测用户的使用习惯，通过智能算法给用户推送其所关注企业岗位的人员简历。任务的分发，采用智能算法进行动态任务分配，既能减轻用户单客户端的工作压力，同时任务的分发也避免了但客户搜索内容的限制，让其他用户代搜索的方式实现了搜索数据的共享，得出更多的数据来源。数据搜索的任务完成后，会进入到SaaS平台中，会根据用户的使用习惯以及人才招聘偏好进行数据的二次过滤，并最终进行简历的推荐推送。以下对本专利技术详细说明。如图1所示，本专利技术基于任务机制的简历数据推送方法包括如下步骤：S1：绑定若干个第三方招聘网站的账户。所述第三方招聘网站包括主流招聘网站、地方招聘网站、行业招聘网站、SNS(社交网络服务)网站等。使用本专利技术之前需要绑定已合作的招聘网站(企业首先注册这些网站)。通过本专利技术实现一键同步登录，实现多渠道简历统一管理。S2：设置监测目标，发送给后台服务器。所述监测目标可以为重点关注的企业、人才等，也可以为本企业的预警岗位、预警人才。S3：后台服务器根据设置的监测目标，建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中。如图2所示，执行时间设置在16:10分、20:10分两个时间点，避免在用户办公高峰期与用户的正常办公产生冲突，最大的降低软件的资源占用。同时跟其他的系统定时任务执行时间错开，避免因为频繁操作而触发人才网站的爬虫检测。S4：任务获取模块每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地。在每天的7:30-22:00(不包括22:00)之间，通过抓取后台任务队列中属于自己的任务列表(本企业与非本企业同时分配)，并保存到本地。本例每隔30分钟抓取一次，共抓取30次。抓取成功后，后台会将已经成功分发的任务进行清除；每次的任务，最多抓取30份简历详情。所述任务获取模块每次的抓取设置成时间为2～5秒的随机翻页，用意是为了模仿人为的操作习惯，从而避免人才网站对爬虫行为的检测。由于列表页面不会进行刷新操作，只针对当前的页面进行翻页和抓取，因此不会导致数据的列表数据的改变。而详情的抓取，为简历的详细内容抓取。S5：任务处理模块调取各自的任务列表，打开第三方招聘网站url，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于任务机制的简历数据推送方法，其特征在于包括如下步骤：S1：绑定若干个第三方招聘网站的账户；S2：设置监测目标，发送给后台服务器；S3：后台服务器根据设置的监测目标，建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中；S4：任务获取模块每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地；S5：任务处理模块调取各自的任务列表，打开第三方招聘网站url，并控制简历监听处理模块根据不同任务优先级顺序执行任务；S6：简历监听处理模块根据监测目标，获取相关简历信息，解析为同一模板结构，并将最终的结果回传给后台服务器；S7：后台服务器将数据保存至数据库，直至完成任务列表中的所有任务。

【技术特征摘要】
1.一种基于任务机制的简历数据推送方法，其特征在于包括如下步骤：S1：绑定若干个第三方招聘网站的账户；S2：设置监测目标，发送给后台服务器；S3：后台服务器根据设置的监测目标，建立定时任务，并保存到后台待分发任务列表中；S4：任务获取模块每间隔设定时间，抓取后台服务器的任务队列中属于自己的任务列表，并保存到本地；S5：任务处理模块调取各自的任务列表，打开第三方招聘网站url，并控制简历监听处理模块根据不同任务优先级顺序执行任务；S6：简历监听处理模块根据监测目标，获取相关简历信息，解析为同一模板结构，并将最终的结果回传给后台服务器；S7：后台服务器将数据保存至数据库，直至完成任务列表中的所有任务。2.根据权利要求1所述的简历数据推送方法，其特征在于：还包括步骤S8：后台服务器对数据进行二次处理，过滤不需要的简历，并对待发送的简历进行分析，然后将简历及分析结果推送给用户。3.根据权利要求2所述的简历数据推送方法，其特征在于：在步骤S2中，所述监测目标包括用户关注企业、关注岗位、企业预警岗位、预警人才。4.根据权利要求3所述的简历数据推送方法，其特征在于：当所述监测目标为关注企业和关注岗位时，所述二次处理方法为：A1：判断该简历的第一笔工作经验是否为空，如果是，则保留该简历，直接执行步骤：43，如果否，执行下一步；A2：判断工作岗位是否为空，如果是，删除该简历，如果否，执行下一步；A3：判断意向职位或工作岗位中是否其中一个满足关注条件，如果是，则保留该简历，如果否，删除该简历；A4：处理下一个简历，然后执行步骤A1，直至所有简历二次处理完毕。5.根据权利要求3所述的简历数据推送方法，其特征在于：当所述监测目标为企业预警岗位和/或预警人才时，所述二次处理方法为：B1：判断该简历的第一笔工作...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈轶，
申请(专利权)人：深圳市东宝信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44