(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211020289.4 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 重庆锐云科技有限公司 地址 400025 重庆市渝北区山茶 路70号1幢 5-2 (72)发明人 李琦　赖艳　 (74)专利代理 机构 重庆西南 华渝专利代理有限 公司 50270 专利代理师 陈丽梅 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) (54)发明名称 一种基于大数据的职位筛 选方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于大数据的职位筛选 方法， 包括以下步骤： 获取预选职位各评价目标 的权重系数与指标值； 根据评价目标的权重系数 和指标值的乘积之和获得预选职位的第一评分； 获取预选职位所属公司的评价数据， 获取评价数 据中各词条的频率权重及词条基数； 根据各词条 的词条基数与频率权重的乘积之和获得预选职 位的第二评分值； 第一评分值与第二评分值的和 为预选职位的最终评分， 筛选出最终评分最高的 预选职位。 本发 明为了解决求职者难以从多份录 取函中判断出最优工作机会的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115409352 A 2022.11.29 CN 115409352 A 1.一种基于大 数据的职位筛 选方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取预选职位各评价目标的权重系数与指标值； 根据评价目标的权重系数和指标值的 乘积之和获得 预选职位的第一评分； 获取预选职位所属公司的评价数据， 获取评价数据中各词条的频率权 重及词条基数； 根据各词条的词条基数与频率权 重的乘积之和获得 预选职位的第二评分值； 第一评分值与第二评分值的和为预选职位的最终评分， 筛选出最终评分最高的预选职 位。 2.如权利要求1所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 权重参数的生成 步骤如下： 将职位分解为不同的评价目标， 根据标度法获得各评价目标的对比分值， 通过权重公 式和对比分值获得评价目标的权 重系数。 3.如权利要求1或2所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 权重系数包 括初级权 重系数和组合权 重系数； 初级权重系数的生成步骤如下： 将职位分解为不同层级的评价目标， 组成评价目标树 图； 根据标度法获得评价 目标在同层级的对比分值， 根据同层级的对比分值和权重公式获 得评价目标的初始权 重系数； 组合权重系数的生成步骤如下： 将评价目标的初始权重参数与 该评价目标上一层级的 评价目标初始权 重参数相乘获得 该评价目标的组合权 重系数。 4.如权利要求3所述的一种基于大 数据的职位筛 选方法， 其特 征在于， 权 重公式如下： 其中， m为同层级的评价目标总数， anm为第n个评价目标与第m个评价目标的对比分值， an1为第n个评价目标与第1个评价目标的对比分值， an1为第n个评价目标与第2个评价目标 的对比分值， Wn为第n个评价目标的中间权 重值； 其中n和m均为 正整数。 5.如权利要求1、 2或4所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 指标值的 生成步骤如下： 采集预选职位各评价目标的信息， 对采集的信息进行预处理， 获得各评价目标的指标 值， 并生成对应的指标采集表。 6.如权利要求1、 2或4所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 评价数据 的获取方式如下： 获取预选职位的公司的初始评价， 对初始评价进行 预处理获得评价数据。 7.如权利要求1、 2或4所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 频率权重 的获取步骤如下： 对评价数据进行分词处理获得多个词条， 使用TF ‑IDF(词频 ‑逆向文件频率)算法计算 词条在评价数据中的频率权 重。 8.如权利要求7所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于， 根据各词条的词 条基数与频率权 重的乘积之和获得 预选职位的第二评分值的步骤具体为： 根据频率权重从高至低选出N个词条， 将N个词条的频率权重与词条基数的乘积相加获 得第二评分值， 其中N 为正整数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409352 A 29.如权利 要求1、 2、 4、 或8所述的一种基于大数据的职位筛选方法， 其特征在于： 词条包 括正面词条、 负面词条和中性词条； 设定正面词条的词条基数为正数， 负面词条的词条基数 为负数， 中性词条的词条基数为0 。 10.一种基于大数据的职位筛选系统， 其特征在于， 在运行过程中， 使用了权利要求1 ‑9 中任一所述的基于大数据的职位筛选方法， 该系统包括获取模块、 存储模块、 分解模块、 计 算模块和输出模块； 获取模块用于获取 预选职位、 指标值和评价数据； 存储模块用于存 储指标采集表、 评价目标树图、 评级目标的权 重参数和词条基数； 分解模块用于将评价数据分解 为若干词条； 计算模块用于计算词条的频率权 重、 预选职位的第一评分值、 第二评分值和最终评分； 输出模块用于 输出预选职位的最终评分。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409352 A 3