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申请/专利权人:湖南工商大学
摘要:本发明公开了一种智能招聘流程优化与人才挖掘方法,包括:根据采集的人力资源数据,生成数据集,进而对数据集进行数据预处理;采用深度学习的方法不断对数据集进行训练,获得修正后的面试分析模型,部署面试分析模型,进而持续采集实时招聘面试数据;将实时招聘面试数据输入面试分析模型,生成面试分析结果;根据面试分析结果,将求职人员的情绪进行分类并给出匹配的情绪评分,进而根据情绪评分与面试评价指标结合,生成招聘评估信息。本发明的一种智能招聘流程优化与人才挖掘方法,能够客观的给出求职者的面试评价,优化人才挖掘过程。
主权项:1.一种智能招聘流程优化与人才挖掘方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:根据采集的人力资源数据,生成数据集,进而对所述数据集进行数据预处理;步骤S2:采用深度学习的方法不断对数据集进行训练,获得修正后的面试分析模型,包括:提取数据集中与面试相关的特征,生成面试数据,将所述面试数据输入到神经网络模型进行训练,获得修正后的面试分析模型;步骤S3:部署面试分析模型,进而持续采集实时招聘面试数据;步骤S4:将实时招聘面试数据输入面试分析模型,生成面试分析结果;步骤S5:根据面试分析结果,将求职人员的情绪进行分类并给出匹配的情绪评分,进而根据情绪评分与面试评价指标结合,生成招聘评估信息。
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百度查询: 湖南工商大学 智能招聘流程优化与人才挖掘方法和系统
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