一种简历投递概率预估方法技术

本申请公开了一种简历投递概率预估方法

【技术实现步骤摘要】
一种简历投递概率预估方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种简历投递概率预估方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]求职者在求职的过程中是通过招聘要求来判断自身能否有面试邀约及通过面试，同时公司的找睥睨人员需要耗费大量时间对海量简历进行筛选
。
随着求职者越来越多，公司招聘的成本不断提高，降低无效面试是提高公司的入职的重要保证
。
[0003]因此，如何有效筛选简历是本领域要解决的问题
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种简历投递概率预估方法
、
装置
、
设备及存储介质，可以提高简历的筛选效率，减少无效面试的次数
。
其具体方案如下：
[0005]第一方面，本申请提供了一种简历投递概率预估方法，包括：
[0006]对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据；
[0007]基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数；
[0008]对所述相关系数和相应的所述关键数据进行点乘处理，得到点乘后向量，并基于注意力机制
、
所述点乘后向量和预设意向程度计算参数，计算出各个简历对应的求职者对目标公司的意向程度；
[0009]利用归一化指数函数，并结合所述意向程度计算所述若干简历的求职者将相应简历投递至所述目标公司的概率
。
[0010]可选的，所述对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据，包括：
[0011]根据若干简历中表征求职者工作经历的工作信息的对若干简历进行筛选，以得到所述工作信息不为空的若干个筛选后简历；
[0012]基于预设求职者标签对所述筛选后简历中的内容进行预处理，并根据处理后内容确定与所述预设求职者标签对应的标签，以得到与所述筛选后简历对应的若干数据序列；
[0013]根据预设门控循环单元对所述若干数据序列中表征求职者工作经历的信息进行处理，以得到各个简历的关键数据
。
[0014]可选的，所述根据若干简历中表征求职者工作经历的工作信息的对若干简历进行筛选，以得到所述工作信息不为空的若干个筛选后简历，包括：
[0015]根据所述若干简历中的手机号信息对所述若干简历进行标识，得到标识后简历；
[0016]判断所述标识后简历中是否存在表征工作经历的工作信息，以将存在工作信息的标识后简历从所述若干简历中筛选出来，得到若干个筛选后简历
。
[0017]可选的，所述基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数，包括：
[0018]根据预设分类标签对所述若干数据序列中表征求职者的专业
、
学校和年龄进行分析，以确定与所述预设分类标签相匹配的简历，得到分类后简历；
[0019]通过预设图注意力网络对单个分类标签对应的所述分类后简历之间的相关性进行计算，得到相关系数
。
[0020]可选的，所述根据预设分类标签对所述若干数据序列中表征求职者的专业
、
学校和年龄进行分析，以确定与所述预设分类标签相匹配的简历，得到分类后简历，包括：
[0021]根据预设标签配置方式，并根据所述若干数据序列对所述若干简历配置标签，得到若干简历标签；
[0022]利用预设分类标签对所述若干简历标签进行分类，以得到分类后简历标签，并将所述分类后简历标签对应的简历确定为分类后简历
。
[0023]可选的，所述基于注意力机制
、
所述点乘后向量和预设意向程度计算参数，计算出各个简历对应的求职者对目标公司的意向程度，包括：
[0024]确定目标公司的招聘岗位；
[0025]从若干个所述分类后简历中筛选出与所述招聘岗位相匹配的若干目标简历；
[0026]基于注意力机制
、
与所述若干目标简历对应的所述点乘后向量和预设意向程度计算参数，计算出所述若干目标简历对应的求职者对所述目标公司的意向程度
。
[0027]可选的，所述利用归一化指数函数，并结合所述意向程度计算所述若干简历的求职者将相应简历投递至所述目标公司的概率，包括：
[0028]确定目标公司的当前招聘信息；所述当前招聘信息包括招聘岗位和招聘时间段；
[0029]根据所述当前招聘信息，并利用预设权重计算公式对所述意向程度进行处理，得到与所述意向程度对应的求职者在所述招聘时间段对所述目标公司的注意力权重系数；
[0030]利用归一化指数函数
、
预设概率计算参数和所述注意力权重系数预估所述简历的求职者将相应简历投递至所述目标公司的概率
。
[0031]第二方面，本申请提供了一种简历投递概率预估装置，包括：
[0032]简历信息处理模块，用于对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据；
[0033]简历分类模块，用于基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数；
[0034]意向程度计算模块，用于对所述相关系数和相应的所述关键数据进行点乘处理，得到点乘后向量，并基于注意力机制
、
所述点乘后向量和预设意向程度计算参数，计算出各个简历对应的求职者对目标公司的意向程度；
[0035]投递概率计算模块，用于利用归一化指数函数，并结合所述意向程度计算所述若干简历的求职者将相应简历投递至所述目标公司的概率
。
[0036]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：
[0037]存储器，用于保存计算机程序；
[0038]处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述的简历投递概率预估方法
。
[0039]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计
算机程序被处理器执行时实现如上述的简历投递概率预估方法
。
[0040]由此可见，本申请可以对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据；然后基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数；再对所述相关系数和相应的所述关键数据进行点乘处理，得到点乘后向量，并基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种简历投递概率预估方法，其特征在于，包括：对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据；基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数；对所述相关系数和相应的所述关键数据进行点乘处理，得到点乘后向量，并基于注意力机制
、
所述点乘后向量和预设意向程度计算参数，计算出各个简历对应的求职者对目标公司的意向程度；利用归一化指数函数，并结合所述意向程度计算所述若干简历的求职者将相应简历投递至所述目标公司的概率
。2.
根据权利要求1所述的简历投递概率预估方法，其特征在于，所述对若干简历的信息进行预处理，得到若干数据序列，并根据预设门控循环单元对所述若干数据序列进行处理，得到各个简历的关键数据，包括：根据若干简历中表征求职者工作经历的工作信息的对若干简历进行筛选，以得到所述工作信息不为空的若干个筛选后简历；基于预设求职者标签对所述筛选后简历中的内容进行预处理，并根据处理后内容确定与所述预设求职者标签对应的标签，以得到与所述筛选后简历对应的若干数据序列；根据预设门控循环单元对所述若干数据序列中表征求职者工作经历的信息进行处理，以得到各个简历的关键数据
。3.
根据权利要求2所述的简历投递概率预估方法，其特征在于，所述根据若干简历中表征求职者工作经历的工作信息的对若干简历进行筛选，以得到所述工作信息不为空的若干个筛选后简历，包括：根据所述若干简历中的手机号信息对所述若干简历进行标识，得到标识后简历；判断所述标识后简历中是否存在表征工作经历的工作信息，以将存在工作信息的标识后简历从所述若干简历中筛选出来，得到若干个筛选后简历
。4.
根据权利要求1所述的简历投递概率预估方法，其特征在于，所述基于预设分类标签对所述若干简历进行分类，并根据预设图注意力网络对分类后简历进行处理，得到单个分类标签下各个简历之间的相关系数，包括：根据预设分类标签对所述若干数据序列中表征求职者的专业
、
学校和年龄进行分析，以确定与所述预设分类标签相匹配的简历，得到分类后简历；通过预设图注意力网络对单个分类标签对应的所述分类后简历之间的相关性进行计算，得到相关系数
。5.
根据权利要求4所述的简历投递概率预估方法，其特征在于，所述根据预设分类标签对所述若干数据序列中表征求职者的专业
、
学校和年龄进行分析，以确定与所述预设分类标签相匹配的简历，得到分类后简历，包括：根据预设标签配置方式...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊威，李尼科，鲁健翔，谭天，
申请(专利权)人：湖南长银五八消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：