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摘要：本发明公开了一种应聘者数据分析方法及装置，其中该方法包括：获取应聘者的特征数据；其中，特征数据为从应聘者信息中提取的各参考特征分别对应的数据；参考特征为确定应聘者能否被聘用时的衡量因素；根据特征数据、以及预先训练的应聘者数据分析模型得到应聘者能被聘用、以及不能被聘用的投票结果比例；其中，应聘者数据分析模型为根据各参考特征通过机器学习得到的评价应聘者能否被聘用的模型；能被聘用的投票结果比例大于不能被聘用的投票结果比例时，根据能被聘用的投票结果比例确定应聘者的评价等级。本发明涉及大数据技术领域，提高了对应聘者数据分析的客观性和准确性，并且提高了应聘者数据分析的效率。
主权项：1.一种应聘者数据分析方法，其特征在于，包括：获取应聘者的特征数据；其中，特征数据为从应聘者信息中提取的各参考特征分别对应的数据；参考特征为确定应聘者能否被聘用时的衡量因素；根据特征数据、以及预先训练的应聘者数据分析模型得到应聘者能被聘用、以及不能被聘用的投票结果比例；其中，应聘者数据分析模型为根据各参考特征通过机器学习得到的评价应聘者能否被聘用的模型，将每一参考特征作为决策树的一个节点，将各节点随机组合，构成不同的决策树，利用训练样本进行训练得到目标决策树，其中，应聘者数据分析模型包括多棵目标决策树；能被聘用的投票结果比例大于不能被聘用的投票结果比例时，根据能被聘用的投票结果比例确定应聘者的评价等级；根据特征数据、以及预先训练的应聘者数据分析模型得到应聘者能被聘用、以及不能被聘用的投票结果比例，包括：根据特征数据，利用应聘者数据分析模型中的每一决策树对应聘者能否被聘用进行决策，得到每一决策树的决策结果；根据决策结果为能被聘用的决策树的数量、以及决策结果为不能被聘用的决策树的数量，得到应聘者能被聘用、以及不能被聘用的投票结果比例。
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百度查询： 中国银行股份有限公司 应聘者数据分析方法及装置
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