CN115130997A - 一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台 - Google Patents

一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台 Download PDF

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CN115130997A CN202210781056.XA CN202210781056A CN115130997A CN 115130997 A CN115130997 A CN 115130997A CN 202210781056 A CN202210781056 A CN 202210781056A CN 115130997 A CN115130997 A CN 115130997A
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Abstract

本发明涉及一种人力资源数据平台。本发明涉及一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台。其包括信息收录单元、分析评价单元、信息整理单元、分类储存单元和信息展示单元；信息收录单元用于将人才的各项信息进行收录。本发明能够将人才的学历信息，职位信息和在职时做出的成就进行收集，并根据这些信息对人才的能力进行综合考量品评估，并将考量结果和信息全部储存在分类储存单元中，并在合适的岗位中推荐合适的人才，操作者还能够根据评估结果和人才的各项信息快速挑选人才，避免出现挑选人才时出现推荐人才不符合操作者要求的现象，大大提高寻找人才的效率。

Description

一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台
技术领域
本发明涉及一种人力资源数据平台，具体地说，涉及一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台。
背景技术
人力资源即人事，最广泛定义是指人力资源管理工作，包含六大模块：人力资源规划、招聘、培训、绩效、薪酬和劳动关系等，多用于公司的人事部门，在公司中出现岗位缺失或者需要招聘人才时，常常需要到人才市场进行招聘，或者在网上发布招聘信息，这种方法往往不能得到最合适该岗位的人才，而常见的人才招聘网站并不能根据人才的各项信息进对人才进行综合评估，不便于公司快速搜索最合适的人才，也不能对人才的后续变化进行预测，不便于人才的自行选择。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提供了一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，包括信息收录单元、分析评价单元、信息整理单元、分类储存单元和信息展示单元；
所述信息收录单元用于将人才的各项信息进行收录，并将收录到的信息传输至分析评价单元、信息整理单元和分类储存单元中；
所述分析评价单元用于根据信息收录单元和分类储存单元中的信息对人才的能力进行分析评估，并将评估结果传输至信息整理单元、分类储存单元和信息展示单元中；
所述信息整理单元用于根据信息收录单元传输的信息对人才进行分类，并将分类信息传输至分析评价单元和分类储存单元中；
所述分类储存单元用于将分析评价单元和分类储存单元中的信息进行储存，并将此前储存的信息传输至信息整理单元；
所述信息展示单元用于根据分析评价单元中的信息将人才的评估结果和基本信息展示出来。
作为本技术方案的进一步改进，所述信息收录单元包括学历收集模块、职位收集模块和成就收集模块；
所述学历收集模块用于将人才的学历信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元、信息整理单元和分类储存单元中；
所述职位收集模块用于将人才的职位变化信息收集起来，并将信息传输至分析评价单元、信息整理单元和分类储存单元中；
所述成就收集模块用于将人才在各个职位中做出的贡献信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元和分类储存单元中。
作为本技术方案的进一步改进，所述分析评价单元包括学历评价模块、经验分析模块、能力分析模块和综合评估模块；
所述学历评价模块用于接收学历收集模块传输的信息，学历评价模块根据学历收集模块的信息对人才的学历情况进行评价，并将人才的经验信息传输至综合评估模块；
所述经验分析模块用于接收职位收集模块和成就收集模块传输的信息，经验分析模块根据职位收集模块和成就收集模块的信息对人才的经验进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块；
所述能力分析模块用于接收职位收集模块和成就收集模块传输的信息，能力分析模块根据职位收集模块和成就收集模块的信息对人才的能力进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块；
所述综合评估模块用于根据学历评价模块、经验分析模块和能力分析模块传输的信息对人才进行综合评估，并将信息传输至信息整理单元、分类储存单元和信息展示单元，所述综合评估模块使用得分评估算法进行估算。
作为本技术方案的进一步改进，所述信息整理单元包括专业分类模块和能力分类模块；
所述专业分类模块用于根据学历收集模块和职位收集模块传输的信息对人才的专业方向进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元和信息展示单元；
所述能力分类模块用于根据综合评估模块传输的信息对人才的能力进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元和信息展示单元，能力分类模块将人才是属于技术型人才、普通人才或者管理型人才进行分类，便于根据各公司缺失的岗位进行合适的人才推荐。
作为本技术方案的进一步改进，所述分类储存单元包括学历存储模块、职位存储模块和成就存储模块；
所述学历存储模块用于接收学历收集模块和学历评价模块的信息，学历存储模块根据学历收集模块和学历评价模块传输的信息将所有人才的学历进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元；
所述职位存储模块用于接收职位收集模块和经验分析模块的信息，职位存储模块根据职位收集模块和经验分析模块的信息将所有人才的职位变化信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元；
所述成就存储模块用于接收成就收集模块和能力分析模块的信息，成就存储模块根据成就收集模块和能力分析模块的信息将所有人才在职位中做出的贡献信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元。
作为本技术方案的进一步改进，所述信息展示单元包括职位建议模块、能力展示模块和模板展示模块；
所述职位建议模块用于接收综合评估模块、专业分类模块、能力分类模块、学历存储模块、职位存储模块和成就存储模块的信息，并对适合人才的职位做出建议；
所述能力展示模块用于接收综合评估模块和成就存储模块的信息，所述能力展示模块根据综合评估模块和成就存储模块的信息将人才的职位变化和在各职位中的贡献展示出来；
所述模板展示模块用于分类储存单元中搜索和当前人才相似的人才信息作为模板，并将模板的后续发展情况进行展示，所述模板展示模块采用差值算法对人才后续的变化进行预测。
作为本技术方案的进一步改进，所述得分评估算法的步骤如下：
建立一个得分区间：[an、bm、cp、dl]
a：人才在职位中做出贡献的次数；
b：人才在做出贡献时升职的次数；
c：人才在职位中正常升职的次数；
d：人才在职位中的工作时间；
e：人才的学历。
Figure BDA0003727733610000041
(E+H+M)*100％＝Q
E：人才学历对应的得分；
H：人才在做出贡献时升职对应的得分；
M：人才在正常工作升职对应的得分。
作为本技术方案的进一步改进，所述差值分析算法如下：
m，n分别是两字符串a，b的长度；
建立人才升职数据H，Hi，0＝0,0≤i≤m；H0，j＝0,0≤j≤n
Figure BDA0003727733610000042
s(ai，bj)表示字符串中字符的相似函数，一般是相同则加分，不同则减分；
Hi，j表示两字符串后缀的最大相似系数；
Wi是gap得分系数；
该算法认为字符串开头和结尾的错配对于两字符串的相似度影响不大，因此对前缀和后缀的错配给予了比中间字串错配更低的权重，能够计算出不同的液氯装车的过程是否会发生相同的情况，并且根据记录的人才信息对后期可能发生的情况进行建模预测。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、该分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台中，能够将人才的学历信息，职位信息和在职时做出的成就进行收集，并根据这些信息对人才的能力进行综合考量品评估，并将考量结果和信息全部储存在分类储存单元中，并在合适的岗位中推荐合适的人才，操作者还能够根据评估结果和人才的各项信息快速挑选人才，避免出现挑选人才时出现推荐人才不符合操作者要求的现象，大大提高寻找人才的效率。
2、该分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台中，对人才的各项信息都进行实时的记录，并根据这些信息将不同领域和能力等级不同的人才进行分类，避免出现在空缺岗位时推荐不同领域的人才，同时在推荐人才时能够根据该人才的信息寻找相似信息的人才，并根据相似人才的信息进行建模，来预测当前人才后续可能会出现的变化，更利于人才和公司的选择。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明的信息收录单元的结构示意图；
图3为本发明的分析评价单元的结构示意图；
图4为本发明的信息整理单元的结构示意图；
图5为本发明的分类储存单元的结构示意图；
图6为本发明的信息展示单元的结构示意图。
图中各个标号意义为：
1、信息收录单元；
11、学历收集模块；12、职位收集模块；13、成就收集模块；
2、分析评价单元；
21、学历评价模块；22、经验分析模块；23、能力分析模块；24、综合评估模块；
3、信息整理单元；
31、专业分类模块；32、能力分类模块；
4、分类储存单元；
41、学历存储模块；42、职位存储模块；43、成就存储模块；
5、信息展示单元；
51、职位建议模块；52、能力展示模块；53、模板展示模块。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1
请参阅图1-图6所示，本实施例目的在于，提供了一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，包括信息收录单元1、分析评价单元2、信息整理单元3、分类储存单元4和信息展示单元5；
信息收录单元1用于将人才的各项信息进行收录，并将收录到的信息传输至分析评价单元2、信息整理单元3和分类储存单元4中；
分析评价单元2用于根据信息收录单元1和分类储存单元4中的信息对人才的能力进行分析评估，并将评估结果传输至信息整理单元3、分类储存单元4和信息展示单元5中；
信息整理单元3用于根据信息收录单元1传输的信息对人才进行分类，并将分类信息传输至分析评价单元2和分类储存单元4中；
分类储存单元4用于将分析评价单元2和分类储存单元4中的信息进行储存，并将此前储存的信息传输至信息整理单元3；
信息展示单元5用于根据分析评价单元2中的信息将人才的评估结果和基本信息展示出来。
本发明中，学历收集模块11首先将人才的学历信息进行采集，并将学历信息传输至学历评价模块21、专业分类模块31和学历存储模块41，职位收集模块12将人才的职位变化信息进行收集，并将职位信息传输至经验分析模块22、能力分析模块23、能力分类模块32、职位存储模块42、成就存储模块43和能力展示模块52中，成就收集模块13将人才在职位过程中做出的贡献情况进行收集，并将贡献情况传输至能力分析模块23、成就存储模块43和能力展示模块52中，学历评价模块21对学历收集模块11传输的学历信息进行评价，并将评价结果传输至综合评估模块24，经验分析模块22根据职位收集模块12和成就收集模块13的对人才的经验进行分析，判断该人才是否具有管理经验，并将分析结果传输至综合评估模块24，能力分析模块23对人才的能力进行分析，并将分析结果传输至综合评估模块24，综合评估模块24根据学历评价模块21、经验分析模块22和能力分析模块23评估分析的信息进行综合评估，并将评估的结果传输至能力分类模块32、学历存储模块41、职位存储模块42、成就存储模块43、职位建议模块51和能力展示模块52中，专业分类模块31对人才的专业领域进行分类，并将分类结果传输至学历存储模块41和职位建议模块51，能力分类模块32对人才的能力进行评级，便于根据不同需求的公司推荐不同能力等级的人才，并将评级结果传输至职位建议模块51中，学历存储模块41根据学历收集模块11和学历评价模块21的信息将人才的学历信息进行储存，便于后期在需要时将信息调出，并将信息传输至能力展示模块52，职位存储模块42将人才的职位变化信息进行储存，并将信息传输至能力展示模块52，成就存储模块43将人才在职位中所做的贡献情况进行储存，并将信息传输至能力展示模块52，职位建议模块51根据综合评估模块24、专业分类模块31、能力分类模块32、学历存储模块41、职位存储模块42和成就存储模块43的信息，给出适合公司空缺的人才信息，能力展示模块52则根据学历收集模块11、职位收集模块12、成就收集模块13、综合评估模块24、学历存储模块41、职位存储模块42和成就存储模块43给出完成的人才信息，便于和职位建议模块51进行对照，同时模板展示模块53将之前相似的人才信息调出建模，以得出当前人才信息后期会出现的变化，相比于常见的人力资源数据整合方法来说，对人才信息的预测更加准确，能够根据这些信息将合适的人才安放于合适的位置。
信息收录单元1包括学历收集模块11、职位收集模块12和成就收集模块13；
学历收集模块11用于将人才的学历信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元2、信息整理单元3和分类储存单元4中，学历收集模块11将人才的学历情况收集到之后，便于学历评价模块21根据各个公司的要求对人才进行筛选，避免出现达不到要求的现象；
职位收集模块12用于将人才的职位变化信息收集起来，并将信息传输至分析评价单元2、信息整理单元3和分类储存单元4中，职位收集模块12将人才的职位变动信息以及变动的原因进行记录，便于经验分析模块22和能力分析模块23对人才的能力和经验情况进行分析；
成就收集模块13用于将人才在各个职位中做出的贡献信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元2和分类储存单元4中，成就收集模块13将人才在各个职位中的做出的贡献和失误信息收集，便于经验分析模块22和能力分析模块23将人才的能力和经验情况进行分析。
分析评价单元2包括学历评价模块21、经验分析模块22、能力分析模块23和综合评估模块24；
学历评价模块21用于接收学历收集模块11传输的信息，学历评价模块21根据学历收集模块11的信息对人才的学历情况进行评价，并将人才的经验信息传输至综合评估模块24，学历评价模块21对人才的学历信息进行评估，能够有效根据学历信息对学历有要求的公司进行筛选，避免推荐的人才达不到要求的现象；
经验分析模块22用于接收职位收集模块12和成就收集模块13传输的信息，经验分析模块22根据职位收集模块12和成就收集模块13的信息对人才的经验进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块24，经验分析模块22对人才曾担任过的职位以及在各个职位中的贡献对人才的经验做出分析，便于根据人才的经验将人才推荐至合适的公司和岗位；
能力分析模块23用于接收职位收集模块12和成就收集模块13传输的信息，能力分析模块23根据职位收集模块12和成就收集模块13的信息对人才的能力进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块24，能力分析模块23对人才曾担任过的最高职位和在最高职位中做出的贡献对人才的能力进行分析，便于根据人才的能力将人才推荐至合适的公司和职位；
综合评估模块24用于根据学历评价模块21、经验分析模块22和能力分析模块23传输的信息对人才进行综合评估，并将信息传输至信息整理单元3、分类储存单元4和信息展示单元5，综合评估模块24使用得分评估算法进行估算，综合评估模块24将人才的学历、能力和经验信息进行综合评价，便于模板展示模块53给出一个直观的展示信息。
信息整理单元3包括专业分类模块31和能力分类模块32；
专业分类模块31用于根据学历收集模块11和职位收集模块12传输的信息对人才的专业方向进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元4和信息展示单元5，专业分类模块31便于分析出人才在哪个领域内工作，避免出现不同领域的人才信息被推荐的现象；
能力分类模块32用于根据综合评估模块24传输的信息对人才的能力进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元4和信息展示单元5，能力分类模块32将人才是属于技术型人才、普通人才或者管理型人才进行分类，便于根据各公司缺失的岗位进行合适的人才推荐。
分类储存单元4包括学历存储模块41、职位存储模块42和成就存储模块43；
学历存储模块41用于接收学历收集模块11和学历评价模块21的信息，学历存储模块41根据学历收集模块11和学历评价模块21传输的信息将所有人才的学历进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元5，学历存储模块41便于在搜索人才时能够直接根据学历进行筛选，大大提高搜索人才的效率；
职位存储模块42用于接收职位收集模块12和经验分析模块22的信息，职位存储模块42根据职位收集模块12和经验分析模块22的信息将所有人才的职位变化信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元5，职位存储模块42便于在搜索人才时能够直接根据对职位经历的要求进行筛选，提高搜索人才的效率；
成就存储模块43用于接收成就收集模块13和能力分析模块23的信息，成就存储模块43根据成就收集模块13和能力分析模块23的信息将所有人才在职位中做出的贡献信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元5，成就存储模块43便于在搜索人才时，能直接将所有人才在各个职位中做出的贡献展示出来，便于根据需要对人才进行筛选。
信息展示单元5包括职位建议模块51、能力展示模块52和模板展示模块53；
职位建议模块51用于接收综合评估模块24、专业分类模块31、能力分类模块32、学历存储模块41、职位存储模块42和成就存储模块43的信息，并对适合人才的职位做出建议，职位建议模块51根据综合评估模块24对人才的学历、能力和经验做出评估并给出合适的建议；职位建议模块51根据专业分类模块31和能力分类模块32的信息对人才的专业领域和能力等级进行推荐；在分类储存单元4中已经储存过的人才信息，直接将人才信息传输至职位建议模块51，便于对人才进行选择；
能力展示模块52用于接收综合评估模块24和成就存储模块43的信息，能力展示模块52根据综合评估模块24和成就存储模块43的信息将人才的职位变化和在各职位中的贡献展示出来，为了避免职位建议模块51中推荐的人才会有不符合职位要求的现象，所以能力展示模块52将人才的职位变化和贡献都展示出来，直接呈现给操作者，便于操作者能根据这些信息对人才进行直接的挑选；
模板展示模块53用于分类储存单元4中搜索和当前人才相似的人才信息作为模板，并将模板的后续发展情况进行展示，模板展示模块53采用差值算法对人才后续的变化进行预测，模板展示模块53建立模板能和当前人才形成一个对照，便于对人才进行筛选。
得分评估算法的步骤如下：
建立一个得分区间：[an、bm、cp、dl]
a：人才在职位中做出贡献的次数；
b：人才在做出贡献时升职的次数；
c：人才在职位中正常升职的次数；
d：人才在职位中的工作时间；
e：人才的学历。
Figure BDA0003727733610000111
(E+H+M)*100％＝Q
E：人才学历对应的得分；
H：人才在做出贡献时升职对应的得分；
M：人才在正常工作升职对应的得分；
估算出人才在工作中的得分之后，判断出人才的综合能力，便于将人才进行分类推荐和储存。
差值分析算法如下：
m，n分别是两字符串a，b的长度；
建立人才升职数据H，Hi，0＝0,0≤i≤m；H0，j＝0,0≤j≤n
Figure BDA0003727733610000112
s(ai，bj)表示字符串中字符的相似函数，一般是相同则加分，不同则减分；
Hi，j表示两字符串后缀的最大相似系数；
Wi是gap得分系数；
该算法认为字符串开头和结尾的错配对于两字符串的相似度影响不大，因此对前缀和后缀的错配给予了比中间字串错配更低的权重，能够计算出不同的液氯装车的过程是否会发生相同的情况，并且根据记录的人才信息对后期可能发生的情况进行建模预测。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：包括信息收录单元(1)、分析评价单元(2)、信息整理单元(3)、分类储存单元(4)和信息展示单元(5)；
所述信息收录单元(1)用于将人才的各项信息进行收录，并将收录到的信息传输至分析评价单元(2)、信息整理单元(3)和分类储存单元(4)中；
所述分析评价单元(2)用于根据信息收录单元(1)和分类储存单元(4)中的信息对人才的能力进行分析评估，并将评估结果传输至信息整理单元(3)、分类储存单元(4)和信息展示单元(5)中；
所述信息整理单元(3)用于根据信息收录单元(1)传输的信息对人才进行分类，并将分类信息传输至分析评价单元(2)和分类储存单元(4)中；
所述分类储存单元(4)用于将分析评价单元(2)和分类储存单元(4)中的信息进行储存，并将此前储存的信息传输至信息整理单元(3)；
所述信息展示单元(5)用于根据分析评价单元(2)中的信息将人才的评估结果和基本信息展示出来。
2.根据权利要求1所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述信息收录单元(1)包括学历收集模块(11)、职位收集模块(12)和成就收集模块(13)；
所述学历收集模块(11)用于将人才的学历信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元(2)、信息整理单元(3)和分类储存单元(4)中；
所述职位收集模块(12)用于将人才的职位变化信息收集起来，并将信息传输至分析评价单元(2)、信息整理单元(3)和分类储存单元(4)中；
所述成就收集模块(13)用于将人才在各个职位中做出的贡献信息进行收集，并将信息传输至分析评价单元(2)和分类储存单元(4)中。
3.根据权利要求2所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述分析评价单元(2)包括学历评价模块(21)、经验分析模块(22)、能力分析模块(23)和综合评估模块(24)；
所述学历评价模块(21)用于接收学历收集模块(11)传输的信息，学历评价模块(21)根据学历收集模块(11)的信息对人才的学历情况进行评价，并将人才的经验信息传输至综合评估模块(24)；
所述经验分析模块(22)用于接收职位收集模块(12)和成就收集模块(13)传输的信息，经验分析模块(22)根据职位收集模块(12)和成就收集模块(13)的信息对人才的经验进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块(24)；
所述能力分析模块(23)用于接收职位收集模块(12)和成就收集模块(13)传输的信息，能力分析模块(23)根据职位收集模块(12)和成就收集模块(13)的信息对人才的能力进行分析，并将人才的经验信息传输至综合评估模块(24)；
所述综合评估模块(24)用于根据学历评价模块(21)、经验分析模块(22)和能力分析模块(23)传输的信息对人才进行综合评估，并将信息传输至信息整理单元(3)、分类储存单元(4)和信息展示单元(5)，所述综合评估模块(24)使用得分评估算法进行估算。
4.根据权利要求3所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述信息整理单元(3)包括专业分类模块(31)和能力分类模块(32)；
所述专业分类模块(31)用于根据学历收集模块(11)和职位收集模块(12)传输的信息对人才的专业方向进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元(4)和信息展示单元(5)；
所述能力分类模块(32)用于根据综合评估模块(24)传输的信息对人才的能力进行分类，并将分类结果传输至分类储存单元(4)和信息展示单元(5)，能力分类模块(32)将人才是属于技术型人才、普通人才或者管理型人才进行分类，便于根据各公司缺失的岗位进行合适的人才推荐。
5.根据权利要求3所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述分类储存单元(4)包括学历存储模块(41)、职位存储模块(42)和成就存储模块(43)；
所述学历存储模块(41)用于接收学历收集模块(11)和学历评价模块(21)的信息，学历存储模块(41)根据学历收集模块(11)和学历评价模块(21)传输的信息将所有人才的学历进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元(5)；
所述职位存储模块(42)用于接收职位收集模块(12)和经验分析模块(22)的信息，职位存储模块(42)根据职位收集模块(12)和经验分析模块(22)的信息将所有人才的职位变化信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元(5)；
所述成就存储模块(43)用于接收成就收集模块(13)和能力分析模块(23)的信息，成就存储模块(43)根据成就收集模块(13)和能力分析模块(23)的信息将所有人才在职位中做出的贡献信息进行储存，并将储存的信息传输至信息展示单元(5)。
6.根据权利要求5所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述信息展示单元(5)包括职位建议模块(51)、能力展示模块(52)和模板展示模块(53)；
所述职位建议模块(51)用于接收综合评估模块(24)、专业分类模块(31)、能力分类模块(32)、学历存储模块(41)、职位存储模块(42)和成就存储模块(43)的信息，并对适合人才的职位做出建议；
所述能力展示模块(52)用于接收综合评估模块(24)和成就存储模块(43)的信息，所述能力展示模块(52)根据综合评估模块(24)和成就存储模块(43)的信息将人才的职位变化和在各职位中的贡献展示出来；
所述模板展示模块(53)用于分类储存单元(4)中搜索和当前人才相似的人才信息作为模板，并将模板的后续发展情况进行展示，所述模板展示模块(53)采用差值算法对人才后续的变化进行预测。
7.根据权利要求3所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述得分评估算法的步骤如下：
建立一个得分区间：[an、bm、cp、dl]
a：人才在职位中做出贡献的次数；
b：人才在做出贡献时升职的次数；
c：人才在职位中正常升职的次数；
d：人才在职位中的工作时间；
e：人才的学历；
Figure FDA0003727733600000041
(E+H+M)*100％＝Q
E：人才学历对应的得分；
H：人才在做出贡献时升职对应的得分；
M：人才在正常工作升职对应的得分。
8.根据权利要求6所述的分类存储信息的智能化人力资源数据整合发布平台，其特征在于：所述差值分析算法如下：
m，n分别是两字符串a，b的长度；
建立人才升职数据H，Hi，0＝0,0≤i≤m；H0，j＝0,0≤j≤n
Figure FDA0003727733600000042
s(ai，bj)表示字符串中字符的相似函数，一般是相同则加分，不同则减分；
Hi，j表示两字符串后缀的最大相似系数；
Wi是gap得分系数；
该算法认为字符串开头和结尾的错配对于两字符串的相似度影响不大，因此对前缀和后缀的错配给予了比中间字串错配更低的权重，能够计算出不同的液氯装车的过程是否会发生相同的情况，并且根据记录的人才信息对后期可能发生的情况进行建模预测。
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