上(shang)海(hai)2016年11月15日電 /美通社/ -- 并非每(mei)(mei)個企業(ye)都像(xiang)BAT一樣(yang)每(mei)(mei)天(tian)(tian)能收(shou)到大(da)量(liang)的主投(tou)簡(jian)歷(li)，對于(yu)很多中小企業(ye)的HR來說，每(mei)(mei)天(tian)(tian)在各種渠道(dao)搜索簡(jian)歷(li)成(cheng)了日常。招(zhao)聘(pin)忙時，每(mei)(mei)天(tian)(tian)甚(shen)至要花(hua)費50%-60%的時間在搜簡(jian)歷(li)上(shang)。盡管(guan)花(hua)費大(da)量(liang)時間，很多HR仍然(ran)搜不到合適的簡(jian)歷(li)。

根據領英近期發布的(de)(de)《2017中國人(ren)(ren)才(cai)招(zhao)(zhao)聘(pin)趨勢報告(gao)》顯示，如(ru)果沒有經(jing)費(fei)限制(zhi)，有42%的(de)(de)招(zhao)(zhao)聘(pin)負責(ze)人(ren)(ren)選擇投資于“更好(hao)的(de)(de)人(ren)(ren)才(cai)搜(sou)索(suo)(suo)工具”。如(ru)何實現簡歷的(de)(de)高效搜(sou)索(suo)(suo)，成了很多(duo)企業做(zuo)招(zhao)(zhao)聘(pin)時的(de)(de)一(yi)大(da)難題(ti)。大(da)數據招(zhao)(zhao)聘(pin)服務平(ping)臺e成運用機器學(xue)習算(suan)法等技術，提供個性化搜(sou)索(suo)(suo)推薦(jian)，可以(yi)較好(hao)地解(jie)決行業內HR們普遍覺得頭疼(teng)的(de)(de)招(zhao)(zhao)聘(pin)搜(sou)索(suo)(suo)難題(ti)，實現簡歷的(de)(de)精準搜(sou)索(suo)(suo)匹配與智(zhi)能推薦(jian)。

目前一般的搜索(suo)工具，其搜索(suo)匹配的準確率(lv)往往不能盡如人意(yi)。舉例來(lai)說，在一些復合(he)要求的搜索(suo)條(tiao)件下，比如“A+B+C”，搜索(suo)出(chu)的結果有(you)時只(zhi)能較(jiao)好(hao)地匹配第一個關鍵(jian)詞A的要求，而后兩個的匹配度則較(jiao)差(cha)。多關鍵(jian)詞搜索(suo)效果差(cha)，讓HR不得不反復搜索(suo)，增加了他們的工作量。

另外(wai)，當同一職位需(xu)要招聘(pin)多(duo)位候選(xuan)人時(shi)(shi)，HR需(xu)要在一周甚(shen)至(zhi)一個月內進行(xing)多(duo)次搜(sou)索(suo)，機械勞(lao)動費時(shi)(shi)費力。如果有搜(sou)索(suo)平臺(tai)能夠幫助HR記住這些搜(sou)索(suo)選(xuan)擇，自(zi)動隨時(shi)(shi)進行(xing)簡歷匹配，就不需(xu)要每(mei)天浪費時(shi)(shi)間搜(sou)索(suo)了。

大(da)數據招聘服務(wu)平臺e成，基于(yu)海量(liang)數據，運用(yong)機(ji)器學習算法、數據挖掘(jue)和自然語言處理（NLP）等技術提升簡歷與崗位的(de)(de)匹配效率；并能根據HR的(de)(de)招聘行為(wei)，定制(zhi)個性化(hua)搜索(suo)推薦；通過對(dui)海量(liang)企(qi)業員工簡歷的(de)(de)數據挖掘(jue)，智能預測企(qi)業的(de)(de)用(yong)人偏好，從而更加精準地為(wei)企(qi)業推薦適合(he)的(de)(de)簡歷。

智能語義搜索，“懂”你想搜的

自然(ran)語(yu)(yu)言處理技(ji)術(shu)（NLP），指的(de)是應(ying)用(yong)(yong)統計、概率、信息論、機器(qi)學習算法等(deng)方法，讓計算機理解人類語(yu)(yu)言（或至(zhi)少特定領域的(de)人類語(yu)(yu)言）的(de)技(ji)術(shu)。e成將這項(xiang)技(ji)術(shu)運用(yong)(yong)在簡(jian)歷解析及搜索(suo)推薦中，有效提高(gao)了簡(jian)歷與搜索(suo)關鍵詞的(de)匹配(pei)度。

相比于關鍵詞搜索推薦的“輸入什么  --> 匹配什么”，智能語義搜索推薦更像是“輸入 --> 理解+聯想 --> 智能匹配”。

比如(ru)，當(dang)HR輸入“算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)挖(wa)掘工程師(shi)”這一(yi)職位(wei)關(guan)鍵詞(ci)(ci)(ci)時，由于這不是一(yi)個(ge)常見(jian)的職位(wei)名稱（通常的表述是數據(ju)挖(wa)掘工程師(shi)或算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)工程師(shi)），在e成平臺搜索這個(ge)關(guan)鍵詞(ci)(ci)(ci)，經過智能語(yu)義(yi)解析之后，除了精準匹(pi)配關(guan)鍵詞(ci)(ci)(ci)“算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)挖(wa)掘工程師(shi)”之外，還(huan)會將“數據(ju)挖(wa)掘工程師(shi)”“算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)工程師(shi)”這樣有可能關(guan)聯的職位(wei)簡歷也匹(pi)配進來。

這樣的搜(sou)索(suo)結(jie)果，就能(neng)在(zai)保證(zheng)精準(zhun)匹(pi)配的同時，盡可能(neng)涵蓋所(suo)有HR心中所(suo)想(xiang)的職位簡歷(li)，大大提高(gao)了搜(sou)索(suo)的效率。智(zhi)能(neng)語義搜(sou)索(suo)，可謂是“懂”HR所(suo)想(xiang)。

一框式復合搜索，多關鍵詞精準匹配

一(yi)(yi)個職(zhi)位，可能(neng)有很多(duo)(duo)要求(qiu)，比如要求(qiu)是產品經理，需要有2年(nian)經驗，還要在上海(hai)工(gong)作的。逐個關鍵詞搜(sou)索(suo)效率低下，e成支(zhi)持一(yi)(yi)框式(shi)復(fu)合(he)搜(sou)索(suo)，可以實(shi)現多(duo)(duo)關鍵詞精(jing)準匹配(pei)。

以組合(he)關鍵詞“產品經理+2年(nian)(nian)+上海”為例，e成平(ping)臺通過Query分析可以精準提供符合(he)這三個關鍵詞的(de)匹配簡歷(li)，呈現出(chu)在北京工(gong)作的(de)有2年(nian)(nian)工(gong)作經驗的(de)產品經理簡歷(li)。

根據招聘行為，定制個性化搜索

個性化搜索(suo)，指的(de)(de)是基于搜索(suo)記錄(lu)和e成(cheng)(cheng)預(yu)測的(de)(de)企(qi)業偏好為(wei)其定制搜索(suo)結果。e成(cheng)(cheng)會“記住(zhu)”HR的(de)(de)每一(yi)次招(zhao)聘行為(wei)：當HR曾經搜索(suo)過的(de)(de)職位或關鍵(jian)詞對應的(de)(de)簡歷有了(le)更(geng)新(xin)時，機器會智能為(wei)其匹配。

e成(cheng)個性(xing)化搜索與推薦，讓HR不需(xu)要(yao)反復輸(shu)入相(xiang)同(tong)的搜索條(tiao)件，提(ti)高了簡歷(li)搜索效(xiao)率。HR只需(xu)要(yao)點擊對(dui)應 “歷(li)史關(guan)鍵詞”的更新簡歷(li)， 就可以第一時間了解(jie)之前搜索過的職位的簡歷(li)更新情況。

基于1.3億(yi)海量簡歷數據(ju)，4300萬份JD數據(ju)，e成通過大于60種維度的機器學習算(suan)法(fa)匹(pi)配，實現個性化(hua)的簡歷搜索(suo)推薦，真正做到“千企千面”！