我們知道，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每個(gè)人都在網(wǎng)絡(luò)上留下了大量的數(shù)據(jù)，其中包含著他的生活軌跡、社交言行等個(gè)人信息，那么能否依靠對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，從個(gè)人的網(wǎng)上行為中剝離出他的興趣圖譜、性格畫(huà)像、能力評(píng)估，幫助企業(yè)更高效的實(shí)現(xiàn)人崗匹配呢？這就是基于數(shù)據(jù)挖掘的人才推薦平臺(tái)人才雷達(dá)（Talent Radar）所提供的服務(wù)。
在人才雷達(dá)網(wǎng)站上，每個(gè)企業(yè)都會(huì)有其內(nèi)部的賬戶系統(tǒng)，人力資源部招聘專(zhuān)員可以在平臺(tái)上發(fā)布空缺職位、招聘截止日期和推薦成功的獎(jiǎng)勵(lì)積分，然后通過(guò)人才雷達(dá)，搜索自己?jiǎn)T工的社交人脈圈以確定第一層級(jí)的任務(wù)傳遞者（一般是曾經(jīng)成功推薦過(guò)該類(lèi)職位的企業(yè)內(nèi)部員工）。為避免搔擾，平臺(tái)推薦的第一層級(jí)傳遞者是五位，這五位員工都是基于人才雷達(dá)對(duì)過(guò)往推薦歷史和員工社交人脈進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘后所做的建議。 當(dāng)然，如果招聘官心中已經(jīng)清楚的知道哪些員工更可能推薦合格的人才，他也可以直接通過(guò)電郵邀請(qǐng)。所以，第一層級(jí)所邀請(qǐng)的五位推薦者可能有兩位是過(guò)去的推薦人才，而另三位是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘而發(fā)現(xiàn)的潛在推薦人才。
被邀請(qǐng)的推薦者可以做兩件事：1. 繼續(xù)利用人才雷達(dá)挖掘自己的社交人脈圈去鎖定下一層級(jí)的推薦牛人并發(fā)出任務(wù)邀請(qǐng)；2. 利用自己的社交網(wǎng)絡(luò)散布招聘信息，幫助企業(yè)擴(kuò)大傳播。
理想狀態(tài)是每一位任務(wù)傳遞者都可以找到并邀請(qǐng)五位下一層級(jí)的任務(wù)傳遞者，那么通過(guò)三層傳遞，一共可以有155位朋友圈的人脈被邀請(qǐng)完成招聘推薦任務(wù)。在人才雷達(dá)的推薦系統(tǒng)中，其最多傳遞層次被設(shè)定為3層，其原因在于，在社交網(wǎng)絡(luò)中，從一個(gè)人到另一個(gè)人的平均路徑是4.37個(gè)人,理論上3層好友關(guān)系已經(jīng)能夠覆蓋全網(wǎng)90%以上的用戶，因此，通過(guò)匹配算法過(guò)濾后的候選人完全能夠滿足招聘需求，而如果再添加層級(jí)，反而會(huì)增加信息噪音。
人才雷達(dá)合伙人曾舒煜（HiAll創(chuàng)始人兼CEO）說(shuō)：比較起一般利用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行招聘信息傳播的網(wǎng)站，人才雷達(dá)系統(tǒng)的成功關(guān)鍵就在于，受邀用戶可以選擇綁定自己的LinkedIn、微博、人人等社交網(wǎng)絡(luò)帳號(hào)，讓人才雷達(dá)搜索引擎自動(dòng)匹配和推薦用戶社交網(wǎng)絡(luò)中更加匹配所招崗位技能要求的人才并依照契合度來(lái)進(jìn)行推薦排序，每一位被系統(tǒng)列出的推薦者頭像旁都會(huì)展現(xiàn)一個(gè)9維的人才雷達(dá)圖，以方便招聘官挑選，這正是“人才雷達(dá)”名稱(chēng)的由來(lái)。其核心技術(shù)是人才搜尋模型和匹配算法，通過(guò)對(duì)被推薦者郵箱、網(wǎng)絡(luò)ID、Cookie地址等多維度身份標(biāo)識(shí)的匹配，從9個(gè)維度來(lái)判別被推薦人的適合程度：
- 職業(yè)背景。利用文本挖掘技術(shù)，可以從用戶的社交賬戶中獲取其教育經(jīng)歷和從業(yè)經(jīng)歷，以此來(lái)判定其職業(yè)背景，曾舒煜告訴我，如果客戶需要，他們還可以增加.edu.cn的索引，從高校網(wǎng)站上獲取被推薦人的教育經(jīng)歷、獲獎(jiǎng)經(jīng)歷等信息；
- 專(zhuān)業(yè)影響力。搜索引擎采用PageRank來(lái)評(píng)估網(wǎng)站的影響力，人才雷達(dá)則利用LeaderRank評(píng)估專(zhuān)業(yè)方向的影響力。例如被推薦者是否有專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的論文發(fā)表，在專(zhuān)業(yè)論壇（如Github、CSDN、知乎、丁香園等）上的發(fā)帖數(shù)、內(nèi)容被引用數(shù)、引用人的影響力等，通過(guò)這些信息建模，完成其專(zhuān)業(yè)影響力的判斷。
- 好友匹配。社交關(guān)系也是判斷一個(gè)人職業(yè)能力的因素之一。所以，判別用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上其好友的專(zhuān)業(yè)影響力也是人才雷達(dá)推薦系統(tǒng)中的一個(gè)重點(diǎn)。同時(shí)，即使被推薦者的個(gè)人能力難以符合職業(yè)需求，但如果他有著能力不錯(cuò)的好友關(guān)系，則也可以作為合適的“推薦人”將任務(wù)傳播到下一層級(jí)當(dāng)中。
- 性格匹配。依據(jù)DISC（人類(lèi)行為語(yǔ)言）學(xué)，將其在網(wǎng)絡(luò)上的抽象言行轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的性格特點(diǎn)。這種匹配并不是單純的文本識(shí)別，而是根據(jù)其討論時(shí)的反饋數(shù)，言辭激烈程度等各種因素來(lái)判定其性格。
- 職業(yè)傾向。不少人自己希望追求的職業(yè)并不一定是其適合的職業(yè)，所以用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的行為表現(xiàn)將有助于系統(tǒng)判別其對(duì)職業(yè)的符合程度是否與其個(gè)人描述的職業(yè)愿景相符。
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