一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统

摘要

本发明属于人事招聘技术领域，尤其是一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统，包括用于存储数据的数据库以及处理数据的服务器，所述服务器信号连接有账号密码模块、数据搜索感知模块以及用于搜索输入的搜索模块；通过所述账号密码模块注册或登录到所述服务器内实现数据操作。本发明通过设置数据搜索感知模块，将预测的数据连成的线或面构建成数据下界分类曲线或曲面的最小界，具有神经网络预测的效果，使其具有数据分类的智能化效果，从而解决了现有的招聘系统对于招聘信息的数据不具备自我内部整理排序分类的技术问题。

说明书

技术领域

本发明涉及人事招聘技术领域，尤其涉及一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统。

背景技术

招聘是指招收和聘请工人、职员参加工作。

随着现在信息越来越发达，信息的传递和沟通以及统计越来越趋向于数字化。应用在招聘信息以及自媒体中时，能够节省信息传递的延迟时间，能够做到异地招聘信息及时的被检索展示出来。尤其在经济发达和欠发达地域之间的求职者和用人单位信息交流和沟通上。但现在存在问题：求职者在求职招聘系统内，需要自己根据自己的需求逐条去挑选检索后的信息，并不具有按一种可以自己设定的条件将检索后的信息按顺序排列出来，后台数据系统不具有数据整理排列的功能，这无论对用人单位或者求职者，还是更加灵活用工的自媒体来说，整理这些信息需要消耗更多的时间跟精力，现有的招聘系统不具有对后台数据整理的能力。

发明内容

基于现有的招聘系统对于招聘信息的数据不具备自我内部整理排序分类的技术问题，本发明提出了一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统。

本发明提出的一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统，包括用于存储数据的数据库以及处理数据的服务器，所述服务器信号连接有账号密码模块、数据搜索感知模块以及用于搜索输入的搜索模块；

通过所述账号密码模块注册或登录到所述服务器内实现数据操作；

所述数据搜索感知模块根据关键字通过服务器对所述数据库内的数据进行整理；

通过所述搜索模块输入需要搜索数据的关键字并按顺序显示出来。

优选地，所述账号密码模块包括账号单元和密码单元，所述账号单元由个人或单位身份信息实现注册，所述密码单元由个人或单位自行设定后实现系统的登录操作，通过所述账号密码模块录入或填写个人或单位的信息。

通过上述技术方案，个人或单位根据自己的身份信息注册登录到系统内，在系统上填写或完善自己的信息，方便个人或单位搜索，有利于信息的传播与快速的搜索。

优选地，所述账号密码模块还包括修改验证单元，所述修改验证单元通过手机短信验证码或邮箱修改所述密码单元。

通过上述技术方案，利用现有的密码修改方式，有助于更快更便捷的方便他人使用。

优选地，所述账号密码模块通过管理员实现与所述服务器的登录操作，所述管理员对所述账号单元和密码单元进行审核或注销或维护。

通过上述技术方案，设置管理员，能够有助于系统运行时的数据管理和系统的维护工作，使得信息流通的更加快捷，迅速。

优选地，所述数据库包括存储来自于个人或单位填写的信息，所述数据搜索感知模块通过输入的关键字将自于个人或单位填写的信息按预设顺序感知整理出来。

通过上述技术方案，能够单独为各类数据做仓库式的存储，作为使用者的个人或单位能够根据系统的信息栏，将必要的信息按预设格式填写好，方便系统在搜索时，更加的快速，然后按照例如大小、时间、热门度、排名等顺序，单个或综合排列出来，供使用者选用或参考。

优选地，所述数据搜索感知模块按预设的阈值对搜索的数据进行排序，所述阈值的范围由所述管理员控制或设置，所述阈值的范围由上限阈值和下线阈值组成。

通过上述技术方案，阈值能够更好更快的预先过滤掉不在阈值范围内的数据，防止数据过多或杂乱的被排列出来，干扰或给使用者错误的引导。

优选地，所述数据搜索感知模块由感知机构成，所述感知机包括P个连续值输人输出数据点的训练集

b+x

其中p＝1，...时，P均成立，此时的连续值均有效；

设定b+x

通过上述技术方案，对输入的数据实现预先整理，即，实现对数据的训练，使得数据在被搜索时，能够快速的被提取至阈值61范围内。

优选地，当所述数据库内的数据位于超平面上向时，数据分类遵从b+x

当所述数据库内的数据位于超平面下向时，数据分类遵从b+x

当数据不再是连续且为离散的值或标签时，p＝1，.P，y

所述超平面的参数b和w为两大类：满足第一类最大限度地分布在超平面以上时y

满足第二类最大限度地分布在超平面以下时y

当一个给定的超平面可以将数据点x

通过上述技术方案，更加仔细的对各类数据可能出现的情况进行进一步分类或筛选。

优选地，当选择所述y

通过取上述值与零值之间的最大者，写出超平面对点x

通过上述技术方案，具体列举了当选择所述y

优选地，当所述x

即为感知机或最大值代价函数。

通过上述技术方案，对所述x

本发明中的有益效果为：

本发明通过设置数据搜索感知模块，将预测的数据连成的线或面构建成数据下界分类曲线或曲面的最小界，具有神经网络预测的效果，使其具有数据分类的智能化效果，从而解决了现有的招聘系统对于招聘信息的数据不具备自我内部整理排序分类的技术问题。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统的示意图；

图2为本发明提出的一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统的感知机中超平面内线性可分的数据集函数图；

图3为本发明提出的一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统的感知机中两个重叠类的数据集函数图；

图4为本发明提出的一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统的不可微感知机函数图。

图中：1、数据库；2、服务器；3、账号密码模块；31、账号单元；32、密码单元；33、修改验证单元；4、数据搜索感知模块；5、搜索模块；6、管理员；61、阈值。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-4，一种基于灵活用工数字化和自媒体的招聘系统，包括用于存储数据的数据库1以及处理数据的服务器2，所述服务器2信号连接有账号密码模块3、数据搜索感知模块4以及用于搜索输入的搜索模块5；

通过所述账号密码模块3注册或登录到所述服务器2内实现数据操作；

进一步地，所述账号密码模块3包括账号单元31和密码单元32，所述账号单元31由个人或单位身份信息实现注册，所述密码单元32由个人或单位自行设定后实现系统的登录操作，通过所述账号密码模块3录入或填写个人或单位的信息。

个人或单位根据自己的身份信息注册登录到系统内，在系统上填写或完善自己的信息，方便个人或单位搜索，有利于信息的传播与快速的搜索。

进一步地，所述账号密码模块3还包括修改验证单元33，所述修改验证单元33通过手机短信验证码或邮箱修改所述密码单元32。

利用现有的密码修改方式，有助于更快更便捷的方便他人使用。

进一步地，所述账号密码模块3通过管理员6实现与所述服务器2的登录操作，所述管理员6对所述账号单元31和密码单元32进行审核或注销或维护。

设置管理员6，能够有助于系统运行时的数据管理和系统的维护工作，使得信息流通的更加快捷，迅速。

所述数据搜索感知模块4根据关键字通过服务器2对所述数据库1内的数据进行整理；

进一步地，所述数据库1包括存储来自于个人或单位填写的信息，所述数据搜索感知模块4通过输入的关键字将自于个人或单位填写的信息按预设顺序感知整理出来。

能够单独为各类数据做仓库式的存储，作为使用者的个人或单位能够根据系统的信息栏，将必要的信息按预设格式填写好，方便系统在搜索时，更加的快速，然后按照例如大小、时间、热门度、排名等顺序，单个或综合排列出来，供使用者选用或参考。

进一步地，所述数据搜索感知模块4按预设的阈值61对搜索的数据进行排序，所述阈值61的范围由所述管理员6控制或设置，所述阈值61的范围由上限阈值61和下线阈值61组成。

阈值61能够更好更快的预先过滤掉不在阈值61范围内的数据，防止数据过多或杂乱的被排列出来，干扰或给使用者错误的引导。

进一步地，所述数据搜索感知模块4由感知机构成，包括用于解决数据库1内数据二分类的感知机，感知机是集语音、文字、手语、人脸、表情、唇读、头势、体势等多通道为一体的,并对这些通道的信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接口系统，这样就能够是的系统被输入更多种类的数据类型，例如，使用者可根据需要上传更加精细的数据，来展示自己的优势，使得整个系统不再只有单单的文字展现，还可以通过视频，图片；对于求职者来说，上传个人的外观形象和语言，能够更加方便用人单位对求职者更加全面的了解，特别是针对于异地的求职者，能够避免用人单位了解的信息度不够而造成求职者空跑的问题，同时，也能够让求职者更加全面的了解用人单位的内部具体的环境，薪资待遇等一系列不能够通过文字了解到的信息，更加有利于自媒体之间的信息交流沟通，更加拓展了自媒体所需要的视频、图片等信息的共享与传输。

感知机技术被应用于人事招聘和自媒体数据处理和分析的技术领域，本发明中通过感知机实现数据库1的数据进行二分类。具体的，感知机包括P个连续值输人输出数据点的训练集，我们的目标是学习一个参数为b和w的超平面,使b+x

之后进行分类，将所有的数据使用单个或多个感知机逐一对数据包内的数据进行分类，具体方法如下：

P1、建立一个数据分类的标准线或平面或曲面；

更正式地讲，对于二分类问题，仍然有一个训练集，该训练集有P个输人输出数据点

如图2-3所示，对于线性分类，学习一个超平面b+x

b+x

图2中，一个线性可分的数据集，在其上可以学习一个超平面来完全分隔这两个类。

图3中，包含两个重叠类的数据集。虽然该数据的分布不允许完全的线性分隔，但仍然可以找到一个超平面，最小化错分数据数量。错分是指数据点错误地出现在另一半空间中。

P2、以标准线或平面或曲面来衡量每个数据包内的数据是否落入在合格的范围内，并将不合格，即不在或超出标准线或平面或曲面设定阈值时，感知机自行决策将不合格的数据提出；

在学习超平面的参数b和w，以满足第一类(其中)最大限度地分布在超平面以上，即由b+x

将数据分类实现线或面来区别，可以充分的避免数据被遗漏分类的问题。

由于选择了作为标签，因此可以通过将两个表达式乘以它们各自标签的相反数来简洁表示，这样就得到一个等价的表达式：

通过取这个值与零值之间的最大者，可以写出超平面对点进行正确分类的条件，等价于：

可以对数据异常度实现调节，当数据异常离散超过阈值61时，被自动列为异常并显示出来。

需要注意的是，如果被正确分类，则表达式

而当该点被错误分类时，表达式取值是一个正数。这种方式之所以有效，不仅仅是因为它描述了想要的超平面，更重要的是，通过简单地将所有点对应的表达式相加，得到了非负韵S代价函数：

这被称为感知机或最大值代价函数；当该点数据被错误分类时，目标函数存在一个下界，在优化过程当中，如果优化算法能够使目标函数不断减小，根据单调有界准则，这个优化算法就能证明是收敛有效的。目标函数设计成有下界时，代价函数非负则更为方便数据分类。

当目标函数出现下界最小化问题时：

继而确定分割超平面的最优参数，在关于最小化本身有两个显而易见的技术问题。第一，的平凡解b＝0且不满足分类需求，但却能保证取到最小值(它确实使g1＝0)。其次，虽然是连续的(实际上是凸的)，但它并不是处处可微的，因此不能使用梯度下降法和牛顿法。针对这两个问题，一个简单的解决方法是对感知机函数进行一个特定的平滑近似。

如图4所示，不可微感知机或合页代价g(s)＝max(0,s)及其平滑softmax近似softmax近似g(s)＝log(1+e

即，当数据出现下界最小值时，则需要对其下一个数据的下界分类线做出预测，使其通过这些预测的数据连成的线或面构建成数据下界分类曲线或曲面的最小界，具有神经网络预测的效果，使其具有数据分类的智能化效果。

当所述数据搜索感知模块4感知到所述数据库1内的数据大于或小于管理员6设定的阈值61时，通过所述搜索模块5显示被提示出来。

P3、提出的不合格数据与阈值61进行对比后在搜索模块5上显示并闪烁出来，交由管理员6内的具有修改数据权限的人进行人工判定，辅助人工对数据进行审核。

通过所述搜索模块5输入需要搜索数据的关键字并按顺序显示出来,搜索模块5为带有显示功能的手机和电脑。

本发明通过设置数据搜索感知模块4，将预测的数据连成的线或面构建成数据下界分类曲线或曲面的最小界，具有神经网络预测的效果，使其具有数据分类的智能化效果，从而解决了现有的招聘系统对于招聘信息的数据不具备自我内部整理排序分类的技术问题。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。