e成個性化搜索推薦助力解決HR招聘搜索難題

e成

2016-11-15 13:52 8031

如何實現(xiàn)簡歷的高效搜索，成了很多企業(yè)做招聘時的一大難題。大數(shù)據(jù)招聘服務(wù)平臺e成運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)，提供個性化搜索推薦，可以較好地解決行業(yè)內(nèi)HR們普遍覺得頭疼的招聘搜索難題，實現(xiàn)精準(zhǔn)搜索匹配與智能推薦。

上海2016年11月15日電 /美通社/ -- 并非每個企業(yè)都像BAT一樣每天能收到大量的主投簡歷，對于很多中小企業(yè)的HR來說，每天在各種渠道搜索簡歷成了日常。招聘忙時，每天甚至要花費50%-60%的時間在搜簡歷上。盡管花費大量時間，很多HR仍然搜不到合適的簡歷。

根據(jù)領(lǐng)英近期發(fā)布的《2017中國人才招聘趨勢報告》顯示，如果沒有經(jīng)費限制，有42%的招聘負(fù)責(zé)人選擇投資于“更好的人才搜索工具”。如何實現(xiàn)簡歷的高效搜索，成了很多企業(yè)做招聘時的一大難題。大數(shù)據(jù)招聘服務(wù)平臺e成運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)，提供個性化搜索推薦，可以較好地解決行業(yè)內(nèi)HR們普遍覺得頭疼的招聘搜索難題，實現(xiàn)簡歷的精準(zhǔn)搜索匹配與智能推薦。

目前一般的搜索工具，其搜索匹配的準(zhǔn)確率往往不能盡如人意。舉例來說，在一些復(fù)合要求的搜索條件下，比如“A+B+C”，搜索出的結(jié)果有時只能較好地匹配第一個關(guān)鍵詞A的要求，而后兩個的匹配度則較差。多關(guān)鍵詞搜索效果差，讓HR不得不反復(fù)搜索，增加了他們的工作量。

另外，當(dāng)同一職位需要招聘多位候選人時，HR需要在一周甚至一個月內(nèi)進(jìn)行多次搜索，機(jī)械勞動費時費力。如果有搜索平臺能夠幫助HR記住這些搜索選擇，自動隨時進(jìn)行簡歷匹配，就不需要每天浪費時間搜索了。

大數(shù)據(jù)招聘服務(wù)平臺e成，基于海量數(shù)據(jù)，運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理（NLP）等技術(shù)提升簡歷與崗位的匹配效率；并能根據(jù)HR的招聘行為，定制個性化搜索推薦；通過對海量企業(yè)員工簡歷的數(shù)據(jù)挖掘，智能預(yù)測企業(yè)的用人偏好，從而更加精準(zhǔn)地為企業(yè)推薦適合的簡歷。

智能語義搜索，“懂”你想搜的

自然語言處理技術(shù)（NLP），指的是應(yīng)用統(tǒng)計、概率、信息論、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等方法，讓計算機(jī)理解人類語言（或至少特定領(lǐng)域的人類語言）的技術(shù)。e成將這項技術(shù)運用在簡歷解析及搜索推薦中，有效提高了簡歷與搜索關(guān)鍵詞的匹配度。

相比于關(guān)鍵詞搜索推薦的“輸入什么 --> 匹配什么”，智能語義搜索推薦更像是“輸入 --> 理解+聯(lián)想 --> 智能匹配”。

比如，當(dāng)HR輸入“算法挖掘工程師”這一職位關(guān)鍵詞時，由于這不是一個常見的職位名稱（通常的表述是數(shù)據(jù)挖掘工程師或算法工程師），在e成平臺搜索這個關(guān)鍵詞，經(jīng)過智能語義解析之后，除了精準(zhǔn)匹配關(guān)鍵詞“算法挖掘工程師”之外，還會將“數(shù)據(jù)挖掘工程師”“算法工程師”這樣有可能關(guān)聯(lián)的職位簡歷也匹配進(jìn)來。

這樣的搜索結(jié)果，就能在保證精準(zhǔn)匹配的同時，盡可能涵蓋所有HR心中所想的職位簡歷，大大提高了搜索的效率。智能語義搜索，可謂是“懂”HR所想。