本发明涉及电子信息及数据处理技术领域，具体涉及一种招聘信息和求职简历匹配的方法。
背景技术：
随着电子信息和网络技术的快速发展，用人单位招聘信息及个人求职信息都已经电子化，并且主要是通过在网络上双向选择的方式来进行。当前，求职者和用人单位在双向选择时，一般是在各种职业平台上去搜索某个岗位对应的关键词。通过一个或者数个关键词匹配到相关的用人单位和人才，然后一个一个的点进去，通过浏览岗位信息或者人才信息，人工判断是否符合需求。
由于关键词匹配的方法只关注了局部的信息，忽略了同一个岗位在不同的用人单位的职能的差异化，也没有对人才能力进行有效的评估，因此搜索到的结果很多情况下并不符合实际的岗位需求。在找到一批较匹配的信息时，进入下一个招聘或求职环节前，还需要再做一步人工筛选，通常还需要耗费用人单位和求职者大量的时间和精力。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种招聘信息和求职简历匹配的方法，旨在提高招聘信息和求职简历互相匹配的准确度。本发明的第一目的由以下技术方案实现：
一种招聘信息和求职简历匹配的方法，包括通过招聘信息匹配求职简历的方法或者通过求职简历匹配招聘信息的方法，其特征在于，
所述通过招聘信息匹配求职简历的方法包括步骤(1)至(5)：
(1)接收并存储至少一份求职简历，接收并存储至少一份招聘信息；
(2)选取一份所述招聘信息作为欲匹配的招聘信息，由所述欲匹配的招聘信息获取一欲匹配岗位名称；
(3)计算各份所述求职简历中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，将所述相似度sim从大到小排序得到simi，选取前n1个simi对应的词语作为各份所述求职简历的简历关键技能词，其中i＝1,2……n1；计算所述欲匹配的招聘信息中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，将所述相似度sim从大到小排序得到simj，选取前n2个simj对应的词语作为所述欲匹配的招聘信息的招聘关键技能词，其中j＝1,2……n2；
(4)对各份所述求职简历的所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi进行求和，得到各份所述求职简历与所述欲匹配岗位名称的匹配度pcv；对所述欲匹配的招聘信息的所述n2个招聘关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simj进行求和，得到所述欲匹配的招聘信息与所述欲匹配岗位名称的匹配度pr；
(5)将所述匹配度pcv与所述匹配度pr相加，得到各份所述求职简历分别与所述欲匹配的招聘信息的综合匹配度p1；
所述通过求职简历匹配招聘信息的方法包括步骤(a)至(e)：
(a)接收并存储至少一份求职简历，接收并存储至少一份招聘信息；
(b)选取一份所述求职简历作为欲匹配的求职简历，由所述欲匹配的求职简历获取一欲匹配岗位名称；
(c)计算各份所述招聘信息中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，所述相似度sim从大到小排序得到simj，选取前n2个simj对应的词语作为各份所述招聘信息的招聘关键技能词，其中j＝1,2……n2；计算所述欲匹配的求职简历中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，将所述相似度sim从大到小排序得到simi，选取前n1个simi对应的词语作为所述欲匹配的求职简历的简历关键技能词，其中i＝1,2……n1；
(d)对各份所述招聘信息的所述n2个招聘关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simj进行求和，得到各份所述招聘信息与所述欲匹配岗位名称的匹配度pr；对所述欲匹配的求职简历的所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi进行求和，得到所述欲匹配的求职简历与所述欲匹配岗位名称的匹配度pcv；
(e)将所述匹配度pr与所述匹配度pcv相加，得到各份所述招聘信息分别与所述欲匹配的求职简历的综合匹配度p2。
作为具体的技术方案，所述通过招聘信息匹配求职简历的方法，当所述求职简历数量为至少2份时，根据各份所述求职简历与所述欲匹配的招聘信息的综合匹配度p1值的大小排序，得到与所述欲匹配的招聘信息匹配的所述求职简历的排行；所述通过求职简历匹配招聘信息的方法，当所述招聘信息数量为至少2份时，根据各份所述招聘信息与所述欲匹配的求职简历的综合匹配度p2值的大小，得到与所述欲匹配的求职简历匹配的所述招聘信息的排行。
作为具体的技术方案，对所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi进行求和时，是对所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi加权后进行求和，计算所述匹配度pcv的公式为：
作为具体的技术方案，对所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi加权后进行求和后，还通过一个简历可信度r进行修正，计算所述匹配度pcv的公式为：
作为具体的技术方案，所述简历可信度r的计算公式为：
作为具体的技术方案，计算所述匹配度pr的公式为：
作为具体的技术方案，所述步骤(3)中，所述相似度sim的计算及所述相似度sim的计算，是将所述词语及所述欲匹配岗位名称分别表示为词向量，然后计算所述词语的词向量与所述欲匹配岗位名称的词向量的余弦值。
作为具体的技术方案，所述求职简历中的词语是在所述求职简历中提取的涉及技能信息的技能词；所述欲匹配的招聘信息中的词语是在所述欲匹配的招聘信息中提取的涉及技能信息的技能词；所述招聘信息中的词语是在所述招聘信息中提取的涉及技能信息的技能词；所述欲匹配的求职简历中的词语是在所述欲匹配的求职简历中提取的涉及技能信息的技能词。
作为具体的技术方案，所述技能词的提取步骤包含分词处理和停用词处理。
本发明还提供一种计算机，包括存储器以及处理器，所述存储器存储支持处理器执行上述通过招聘信息匹配求职简历的方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的所述程序。
本发明的有益效果在于：通过提取求职简历或招聘信息的关键技能信息，并计算关键技能信息中词语与欲匹配岗位名称的相似度，再将各词语的相似度进行累加，得到求职简历或招聘信息与欲匹配岗位名称的相似度；基于相似度的计算，通过招聘信息匹配求职简历时，通过计算欲匹配的招聘信息及各求职简历与欲匹配岗位名称的综合匹配度，找到求职简历；通过求职简历匹配招聘信息时，通过计算欲匹配的求职简历及各招聘信息与欲匹配岗位名称的综合匹配度，找到招聘信息。此外，找到的求职简历或招聘信息为多个时，可以提供一个匹配度的排行。本发明中综合匹配度即体现了招聘信息与欲匹配岗位名称的相似度，又体现了求职简历与欲匹配岗位名称的相似度，是一个综合的值，能够提高匹配的准确度。再者，本发明在专注于关键技能信息提取的同时引入了可信度的概念，在求职简历匹配的过程中，匹配度的计算时使用简历可信度对相似度进行了修正，进一步提高了匹配的准确度。
具体实施方式
本发明提供的招聘信息和求职简历匹配的方法，包括通过招聘信息匹配求职简历的方法或者通过求职简历匹配招聘信息的方法，下面通过不同的实施例分别说明：
实施例一
实施例一给出一种通过招聘信息匹配求职简历的方法，包括步骤(1)至(5)，具体说明如下：
(1)接收并存储至少一份求职简历，接收并存储至少一份招聘信息。
电子信息化的求职及招聘往往是在一个平台上实现的，平台一般接收并存储有大量的招聘信息和求职简历，具体如下：
企业在网上挂出某个职位的招聘信息，那么可以收集到的企业信息有【1:企业名称，2:企业所属行业，3:企业类型，4:企业规模，5:岗位性质】等；可以收集到的职位信息有【1:职位名称，2:岗位职责，3:任职要求，4:学历要求，5:薪酬待遇范围，6:专业要求】等；
求职者在网上完善各自的求职简历，那么可以收集到的个人信息有基础信息【1:姓名，2:性别，3:年龄，4:毕业学校，5:籍贯，6:是否有不良记录，7:工作时间，8:人才类型，9:岗位名称，10:岗位所属行业，11:性格信息】等；能力信息【1:学位学历，2:掌握的专业技能，3:英语能力，4:工作经验、项目经验信息、科研经验等信息】等。
(2)选取一份招聘信息作为欲匹配的招聘信息，由欲匹配的招聘信息获取一欲匹配岗位名称。
其中，欲匹配岗位名称可以是从欲匹配的招聘信息中抽取的，也可以是根据欲匹配的招聘信息找到一个预设的最接近的欲匹配岗位名称。
(3)计算各份所述求职简历中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，将所述相似度sim从大到小排序得到simi，选取前n1个simi对应的词语作为各份所述求职简历的简历关键技能词，其中i＝1,2……n1；计算所述欲匹配的招聘信息中的词语与所述欲匹配岗位名称的相似度sim，将所述相似度sim从大到小排序得到simj，选取前n2个simj对应的词语作为所述欲匹配的招聘信息的招聘关键技能词，其中j＝1,2……n2。
其中，为了快速地找到与欲匹配岗位名称相关的简历关键技能词，本申请技术方案首先对求职简历或招聘信息进行技能信息的提取，具体如下：
将简历中将个人基础信息的7、9、10项，能力信息的1、2、3、4项合并成一个“技能简历文本”；将企业的招聘信息中的1、2、3项也合并成一个“技能招聘文本”；则可通过技能简历文本中的关键技能信息和技能招聘文本中的关键技能信息，计算各份求职简历中的词语与欲匹配岗位名称的相似度sim，以及计算欲匹配的招聘信息中的词语与欲匹配岗位名称的相似度sim。
关键技能信息的提取方式如下：
对文本进行分词，去停用词处理，这里主要是将文本切分成词序列的形式，并去掉‘的’、‘了’等无意义的词和标点符号等非汉字字符；
“分词”是自然语言处理领域的一项文本处理技术，目的是将连续的汉字字符串切分成词序列，比如：对句子“小明在北京大学读书。”进行分词处理后可得到词序列：
[“小明”，“在”，“北京大学”，“读书”，“。”]
经过去停用词处理后得到最终的文本序列为：
[“小明”，“在”，“北京大学”，“读书”]
实际使用中可根据实际情况选择分词工具，一般使用“结巴分词”工具并结合自定义分词词典去实现汉字文本的切分，停用词表为通用词表。这里我们假设经过分词处理后得到的每个词都是技能词。
上述技能简历文本、技能招聘文本以及技能词的提取，是为了找到与欲匹配岗位名称较为相关的词语，便于后续与欲匹配岗位名称的相似度的计算并找出简历关键技能词及招聘关键技能词，其并非本发明的一个必要步骤，完全可以使用其他方式确定与欲匹配岗位名称计算相似度的词语。
此外，相似度sim的计算及相似度sim的计算，是将所述词语及所述欲匹配岗位名称分别表示为词向量，然后计算所述词语的词向量与所述欲匹配岗位名称的词向量的余弦值。具体的技术公式分别如下：
sim＝cosine(v_n,v_t)；其中，v_n为欲匹配岗位名称对应的词向量，v_t为求职简历中的词语(或技能简历文本中的词语)对应的词向量。
sim＝cosine(v_n,v_t)；其中，v_n为欲匹配岗位名称对应的词向量，v_t为所述招聘信息中的词语(或技能招聘文本中的词语)对应的词向量。
计算原理为：词向量假设所有词按照各自的特性分布在空间中，用词向量来表示每个词，则余弦相似度可以表示两个词在空间中的距离，距离代表相似度的大小。实际使用中，相似度越高代表了该词语相对于该欲匹配岗位名称越重要。
(4)对各份求职简历的所述n1个简历关键技能词与欲匹配岗位名称的相似度simi进行求和，得到各份求职简历与欲匹配岗位名称的匹配度pcv；计算所述匹配度pcv的公式为：
对欲匹配的招聘信息的n2个招聘关键技能词与欲匹配岗位名称的相似度simj进行求和，得到欲匹配的招聘信息与欲匹配岗位名称的匹配度pr；计算所述匹配度pr的公式为：
考虑到，求职简历的信息并非完全可信，本申请引入一个简历可信度的概念。简历的可信度定义为简历所述内容上下文证据的支撑度。因为无验证渠道，所以简历中的信息的真实性是不可验证的，因此我们默认简历是真实信息之中参杂着部分夸大或者不实的信息，具体来说就是简历中出现的技能信息在后边的工作经验、项目经验，科研经验等信息中应该有体现。根据前面的默认假设，我们预设简历可信度最小值为0.5，即一半信息为真，一半信息为假，假设n1个简历关键技能词，简历关键技能词出现在项目中则认为简历关键技能词与项目形成关联，假设简历关键技能词与项目之间形成的总的关联数m(m<n1)，则简历可信度r的计算公式为：
基于简历可信度的引入，本实施例对所述n1个关键词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi加权后进行求和后，还通过一个简历可信度r进行修正，计算所述匹配度pcv的公式为：
(5)将匹配度pcv与匹配度pr相加，计算得到各份所述求职简历分别与所述欲匹配的招聘信息的综合匹配度p1。
实际匹配时，根据各份所述求职简历与欲匹配的招聘信息的综合匹配度p1的大小，得到与所述欲匹配的招聘信息匹配的求职简历排行。还可以根据职位所属行业，职位所在城市，职位的薪酬范围，人才类型等预设的条件下输出在相应约束条件下的匹配度排行。
实施例二
实施例二给出一种通过招聘信息匹配求职简历的方法，包括实施例一所述的步骤(1)至(5)，与实施例一的区别在于：
对所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi加权后进行求和时，计算所述匹配度pcv的公式为：
此外，对所述n1个简历关键技能词与所述欲匹配岗位名称的相似度simi加权后进行求和后，通过简历可信度r进行修正的方式，计算所述匹配度pcv的公式为：
实施例三
实施例三给出一种通过求职简历匹配招聘信息的方法，包括步骤(a)至(e)：
(a)接收并存储至少一份求职简历，接收并存储至少一份招聘信息；
(b)选取一份求职简历作为欲匹配的求职简历，由欲匹配的求职简历获取一欲匹配岗位名称；
(c)计算各份招聘信息中的词语与欲匹配岗位名称的相似度sim，相似度sim从大到小排序得到simj，选取前n2个simj对应的词语作为各份招聘信息的招聘关键技能词，其中j＝1,2……n2；计算欲匹配的求职简历中的词语与欲匹配岗位名称的相似度sim，将相似度sim从大到小排序得到simi，选取前n1个simi对应的词语作为欲匹配的求职简历的简历关键技能词，其中i＝1,2……n1；
(d)对各份招聘信息的所述n2个招聘关键技能词与欲匹配岗位名称的相似度simj进行求和，得到各份招聘信息与欲匹配岗位名称的匹配度pr；对欲匹配的求职简历的所述n1个简历关键技能词与欲匹配岗位名称的相似度simi进行求和，得到欲匹配的求职简历与所述欲匹配岗位名称的匹配度pcv；
(e)将所述匹配度pr与所述匹配度pcv相加，得到各份所述招聘信息分别与所述欲匹配的求职简历的综合匹配度p2。
其中，实施例三中对sim、sim、simj、simi、pr、pcv的计算方法与实施例1中对sim、sim、simj、simi、pr、pcv的计算方法相同。
实际匹配时，根据各份所述招聘信息与所述欲匹配的招聘信息的综合匹配度p2的大小，得到与所述欲匹配的求职简历匹配的招聘信息排行。还可以根据职位所属行业，职位所在城市，职位的薪酬范围，人才类型等预设的条件下输出在相应约束条件下的匹配度排行。
实施例四
本发明还提供一种计算机，包括存储器以及处理器，所述存储器存储支持处理器执行上述通过招聘信息匹配求职简历的方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的所述程序。
以上实施例仅为充分公开而非限制本发明，凡基于本发明的创作主旨、无需经过创造性劳动即可等到的等效技术特征的替换，应当视为本申请揭露的范围。