一种简历收集人工智能大数据系统技术方案

本发明专利技术涉及互联网招聘技术领域，具体为一种简历收集人工智能大数据系统，包括数据采集模块、数据清洗和预处理模块、人工智能模块、数据存储和管理模块、数据分析和可视化模块和用户界面模块。该简历收集人工智能大数据系统，通过采用人工智能大数据系统，可以自动化地采集、清洗和预处理大量的简历数据，通过数据清洗、格式转换、标准化和缺失值填补处理，能够提高简历数据的质量和准确性，同时，利用人工智能模块中的机器学习算法、深度学习模型和自然语言处理算法技术，可以实现自动化的简历筛选和匹配，大大减少人力资源部门的工作负担，提高简历处理的效率，解决了由于简历过多，如果通过招聘人员进行人工筛选，其工作量太大的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种简历收集人工智能大数据系统


[0001]本专利技术涉及互联网招聘
，具体为一种简历收集人工智能大数据系统。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展和普及，互联网与人们的生活已产生密不可分的关系，其中，对数据的检索，已比较完善和多样化，而互联网也成为很多企业招聘员工以及员工应聘企业的主要途径，互联网招聘是指通过互联网平台进行人才招聘的一种方式，互联网招聘利用互联网技术和工具，使招聘方和求职者能够更加便捷、高效地进行人才招聘和求职活动。
[0003]但是目前招聘平台众多，很多企业会在多个平台同时投放招聘信息，并且很多热门岗位每天收到的简历可能会达到几十甚至上百份，而这些简历都需要进行初步筛选，筛选完成以后，通知相关应聘人员参加面试，而由于简历过多，如果通过招聘人员进行人工筛选，其工作量太大，需要的招聘人员也更多，从而增加了企业在招聘员工方面的开支，故而我们提出了一种简历收集人工智能大数据系统。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种简历收集人工智能大数据系统，具备实现自动化的简历筛选和匹配的优点，解决了目前招聘平台众多，很多企业会在多个平台同时投放招聘信息，并且很多热门岗位每天收到的简历可能会达到几十甚至上百份，而这些简历都需要进行初步筛选，筛选完成以后，通知相关应聘人员参加面试，而由于简历过多，如果通过招聘人员进行人工筛选，其工作量太大，需要的招聘人员也更多，从而增加了企业在招聘员工方面的开支的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述实现自动化的简历筛选和匹配的目的，本专利技术提供如下技术方案：一种简历收集人工智能大数据系统，包括数据采集模块、数据清洗和预处理模块、人工智能模块、数据存储和管理模块、数据分析和可视化模块和用户界面模块；
[0008]所述数据采集模块包括数据源接口、数据采集器和数据缓存器；
[0009]所述数据清洗和预处理模块包括数据清洗、数据格式转换和标准化和缺失值填补和特征工程；
[0010]所述人工智能模块包括机器学习算法和模型、深度学习模型和自然语言处理算法；
[0011]所述数据存储和管理模块包括数据库管理系统和数据存储介质；
[0012]所述数据分析和可视化模块包括统计分析工具、数据挖掘算法和数据可视化工具；
[0013]所述用户界面模块包括图形界面、命令行界面和Web界面。
[0014]优选的，所述数据采集模块中的数据采集器通过数据源接口与外部数据源进行通
信连接，从外部数据源获取原始数据，并对数据进行初步的处理和转换，而外部数据源为各大招聘平台。
[0015]优选的，所述数据采集模块中数据采集器从外部数据源获取的原始数据会在数据缓存器中进行临时存储，以便后续的处理和传输，所述原始数据为求职者的简历信息，包括求职者姓名、性别、年龄、工作经历、教育经历以及薪资要求。
[0016]优选的，所述数据清洗和预处理模块中数据清洗对原始数据进行去噪、异常值检测和处理，确保数据的质量和准确性，而数据格式转换和标准化将原始数据转换为统一的格式，以便后续的分析和使用，并通过缺失值填补和特征工程对数据中的缺失值进行填补，同时进行特征选择和特征变换，以提取有用的特征。
[0017]优选的，所述人工智能模块中的机器学习算法和模型包括各种监督学习、无监督学习和强化学习算法和模型，用于对数据进行分析、挖掘和预测，深度学习模型使用深度神经网络进行数据的特征学习和模式识别，自然语言处理算法用于处理文本数据，包括文本分类、情感分析、机器翻译。
[0018]优选的，所述数据存储和管理模块的数据库管理系统可存储和管理清洗和处理后的数据，提供数据的增删改查操作，而数据存储介质用于长期存储数据，其包括磁盘、光盘、软盘、移动硬盘。
[0019]优选的，所述数据分析和可视化模块的统计分析工具用于对数据进行统计分析，包括描述统计、假设检验、回归分析；而数据挖掘算法用于从大量数据中发现模式、规律和关联性；数据可视化工具以图表、图像、地图的形式将分析结果可视化展示，以便用户更好地理解数据。
[0020]优选的，所述用户界面模块中的图形界面供用户通过图形化的方式与系统进行交互，用户通过命令行界面输入指令与系统进行交互，Web界面供用户通过浏览器访问系统，提供查询数据、设置参数、查看分析结果的功能。
[0021](三)有益效果
[0022]与现有技术相比，本专利技术提供了一种简历收集人工智能大数据系统，具备以下有益效果：
[0023]1、该简历收集人工智能大数据系统，通过采用人工智能大数据系统，可以自动化地采集、清洗和预处理大量的简历数据，通过数据清洗、格式转换、标准化和缺失值填补处理，能够提高简历数据的质量和准确性，同时，利用人工智能模块中的机器学习算法、深度学习模型和自然语言处理算法技术，可以实现自动化的简历筛选和匹配，大大减少人力资源部门的工作负担，提高简历处理的效率。
[0024]2、该简历收集人工智能大数据系统，人工智能大数据系统中的数据分析和可视化模块，提供了统计分析工具、数据挖掘算法和数据可视化工具，通过对采集到的简历数据进行深入分析和挖掘，可以提取出关键信息和人才特征，为人才招聘提供数据驱动的决策支持，这些分析结果和可视化图表，能够帮助人力资源部门更好地了解人才市场的趋势和需求，制定更科学的招聘策略，提高招聘效果和人才匹配度。
附图说明
[0025]图1为本专利技术的系统结构示意图；
[0026]图2为本专利技术的系统结构框图；
[0027]图3为本专利技术的系统简历处理流程框图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术的实施例和附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]请参阅图1至图3，一种简历收集人工智能大数据系统，包括数据采集模块、数据清洗和预处理模块、人工智能模块、数据存储和管理模块、数据分析和可视化模块和用户界面模块；
[0030]数据采集模块包括数据源接口、数据采集器和数据缓存器；
[0031]数据清洗和预处理模块包括数据清洗、数据格式转换和标准化和缺失值填补和特征工程；
[0032]人工智能模块包括机器学习算法和模型、深度学习模型和自然语言处理算法；
[0033]数据存储和管理模块包括数据库管理系统和数据存储介质；
[0034]数据分析和可视化模块包括统计分析工具、数据挖掘算法和数据可视化工具；
[0035]用户界面模块包括图形界面、命令行界面和Web界面。
[0036]具体的，数据采集模块中的数据采集器通过数据源接口与外部数据源进行通信连接，从外部数据源获取原始数据，并对数据进行初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种简历收集人工智能大数据系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据清洗和预处理模块、人工智能模块、数据存储和管理模块、数据分析和可视化模块和用户界面模块；所述数据采集模块包括数据源接口、数据采集器和数据缓存器；所述数据清洗和预处理模块包括数据清洗、数据格式转换和标准化和缺失值填补和特征工程；所述人工智能模块包括机器学习算法和模型、深度学习模型和自然语言处理算法；所述数据存储和管理模块包括数据库管理系统和数据存储介质；所述数据分析和可视化模块包括统计分析工具、数据挖掘算法和数据可视化工具；所述用户界面模块包括图形界面、命令行界面和Web界面。2.根据权利要求1所述的一种简历收集人工智能大数据系统，其特征在于，所述数据采集模块中的数据采集器通过数据源接口与外部数据源进行通信连接，从外部数据源获取原始数据，并对数据进行初步的处理和转换，而外部数据源为各大招聘平台。3.根据权利要求1所述的一种简历收集人工智能大数据系统，其特征在于，所述数据采集模块中数据采集器从外部数据源获取的原始数据会在数据缓存器中进行临时存储，以便后续的处理和传输，所述原始数据为求职者的简历信息，包括求职者姓名、性别、年龄、工作经历、教育经历以及薪资要求。4.根据权利要求1所述的一种简历收集人工智能大数据系统，其特征在于，所述数据清洗和预处理模块中数据清洗对原始数据进行去噪、异常值检测和处理，确保数据的质量和准确性，而数据格式转换和标准化将原始数据转换为统...

【专利技术属性】
技术研发人员：何绮文，
申请(专利权)人：深圳橙聘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：