13、基于数据挖掘和文本挖掘的人才招聘解决方案

基于数据挖掘和文本挖掘的人才招聘解决方案

在人才招聘领域，如何高效地筛选和匹配候选人与职位需求是一个关键问题。通过数据挖掘和文本挖掘技术，可以实现自动化的简历信息提取、职位描述处理以及技能匹配等功能，从而提高招聘效率和质量。

1. 排名相关性与技能匹配

在工作匹配和技能相似度方面，使用Kendall’s τ（tau）等排名相关度量方法取得了显著的效果。与早期基于模式的匹配方法相比，工作匹配的Kendall’s τ值达到了0.71，技能相似度的Kendall’s τ值达到了0.94。

2. 简历信息提取器（RINX）

简历包含了个人的教育背景、技能、工作经验和专业知识等重要信息。为了提高处理简历的运营效率，开发了简历信息提取器（RINX）工具。
- 工作原理 ：RINX使用自然语言处理（NLP）技术，如解析（使用Google TensorFlow syntaxnet）和词性标注（POS），以及命名实体识别来生成丰富的文本，以便为目标信息提取指定强大的模式。同时，RINX还包括基于地名词典的查找功能。
- 示例 ：对于简历中的句子“My role as a Business Intelligence Expert is responsible for Managing Business Intelligence Architecture”，使用NLP工具进行丰富处理后，去除了名词短语“My Role”和“Managing Business Intelligence Architecture”，因为它们的上位词树中不包含指定列表中的任何单词。而“a Business