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摘要：本发明涉及求职意向技术领域,本发明涉及基于大数据的用户求职意向分析方法及系统。其包括以下步骤：获取多位求职者曾经的工作岗位以及任职时长；划分任职时长阈值区间，根据求职者工作岗位任职时长匹配对应的阈值区间；计算得出不同的工作岗位权重占比；分析不同权重工作岗位的特点，得到影响岗位权重占比的因素；计算普通工作岗位的权重占比，将工作岗位权重高于普通工作的权重占比推送至求职者；本发明通过根据获取多位求职者曾经的工作岗位以及任职时间，划分任职时长阈值区间，根据求职者以往的工作岗位任职时长匹配对应的阈值区间，计算出不同工作岗位的权重占比，得出工作岗位的稳定性，从而便于将稳定工作推送至求职者。

主权项：1.基于大数据的用户求职意向分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取多位求职者曾经的工作岗位以及任职时长；S2、划分任职时长阈值区间，将求职者曾经的工作岗位任职时长分为短期、中期和长期，根据求职者工作岗位任职时长匹配对应的阈值区间；S3、调取所述S1中求职者工作岗位任职时长，基于所述S2中的建立工作时长阈值区间计算得出不同的工作岗位权重占比，权重占比与任职时长呈正比；S4、识别不同公司招聘简章中的招聘信息以及福利待遇的差异性，分析S3中不同的工作岗位的特点，得到影响岗位权重占比的因素；S5、计算普通工作岗位的权重占比，将多位求职者曾经工作岗位权重占比与普通工作岗位的权重占比进行比对，将工作岗位权重高于普通工作的权重占比推送至求职者；所述S2中根据求职者工作岗位任职时长匹配对应的阈值区间，包括以下步骤:S2.1、划分任职时长阈值区间；S2.2、通过S1.2中提取求职者每个工作岗位任职时长，采用条件判断法对每个岗位的任职时长与建立的阈值区间进行匹配，岗位任职时间在0-6个月匹配短期阈值区间，6-2年匹配中期阈值区间，2年以上匹配长期阈值区间，通过对不同岗位的阈值区间进行分类，得出不同岗位的权重占比；所述S3中建立工作时长阈值区间计算得出不同的工作岗位权重占比，包括以下步骤：S3.1、登录云盘对多位求职者曾经的工作任职时长进行调取；S3.2、收集不同求职者在相同岗位的任职时长，基于S2.1中划分任职时长阈值区间，计算相同岗位在不同阈值区间的占比，得出工作岗位的权重占比，权重占比与任职时长呈正比。

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百度查询： 北京华普亿方科技集团股份有限公司 基于大数据的用户求职意向分析方法及系统