大数据SPIDER算法带来真正的精准招聘

随着大数据时代的到来，在线招聘这个沉寂已久的行业也乘着这股东风再次受到资本的青睐，无论是智联招聘这样的老玩家在美国上市，还是猎聘网拉勾网这样的新玩家获得新一轮巨额融资，都高举起精准招聘的大旗，这让人们再次看到了在线招聘扬帆起航的态势，精准招聘将成为提高招聘效率的关键之匙。

传统广告的招聘形式终将消亡

传统广告的招聘模式是现在主要的在线招聘产品，其在过去积累大量的用户基础，也潜移默化的改变了中国人的招聘求职习惯，但是在如今这个许多传统行业都没互联网颠覆的时代，用户越来越注重用户体验，复杂的操作、大量无用信息的干扰，都是传统广告模式的招聘网站难以解决的问题。

“我毕业一年了准备换一个更大的平台，希望年前就把工作找到，在网上看看有没有好机会，可是从去年开始一个多月了，也没拿到合适的offer”，目前在一家游戏公司做开发工作的李煜像很多刚参加工作的年轻人一样在有了一定的经验以后准备换一个更合适的工作，但是小李这一个多月都是在“众里寻他千百度”，“蓦然回首”了很多次也没见到合适的工作，小李告诉我们：“最先让我头疼的是打开招聘网站就是满眼的广告，而后在搜索游戏开发这个岗位之后，有一百多页的选择，我只能一页一页的看，看烦了想放弃脑子里又总再说更好的在后面，不够都是无功而返”。在海量无用信息的干扰下，在线招聘网站不能对求职者的求职意愿、职业能力与岗位需求做精准匹配，只是简单的将大量符合搜索关键字的职位展示给求职者，求职者很容易错过最适合自己的职位。在这个越来越追求高效的社会，不能为用户带来良好求职体验的传统在线招聘网站，终将被更加精准的新玩家取代。

“真正的精准招聘才能颠覆这个市场”

“在线招聘市场沉寂许久，新老产品不是不思改变，就是空谈概念，搜前途就是要用真正的精准招聘来颠覆这个市场”，搜前途CEO刘勇非常有信心地说。

搜前途CEO刘勇表示在线招聘需要改变——精准招聘，而新老玩家们也确实是这么做的，但是他们没有真正做到精准，只是在炒作概念。精准这个概念被炒的这么热正说明了市场需要精准，用户也需要精准，低效早已成了在线招聘的“心病”。通俗的说，通过大数据进行精准招聘不是把过去的几个关键词索检变成十几个二十几个关键词索检，这种形式只是换了一个更细的筛子，筛出来的东西从大石块变成了小石块，但是不可能把石块中的金子分出来，依然需要用户去一个一个挑，乍一看没有那么干扰了，结果还是选不出适合自己的职位。精准招聘不是做用户的筛子，把匹配的工作交给用户自己，而是要帮用户做匹配，帮用户选择，这才是真正的精准招聘服务。

创新大数据算法才是解决问题的关键

大数据为社会服务带来了许多新的变化，通过对大数据的分析，可以更加精准的了解用户的需求，为用户提供更体贴的服务。而大数据本身就是海量的数据，更好的对海量数据进行分析研究才能充分发挥大数据的价值。

招聘本身就是一个复杂的过程，目前市场上已有的招聘职位类型超过1000万种，每种职位的职位需求都不相同，而在线招聘网站上的求职者更是超过1亿人，如果要为其中的一个人匹配并推荐合适的职位，就需要将这个人简历信息与1000万个职位模板对匹配，而这些信息很多都不是规范的计算机语言，根本不可能使用计算机进行计算，如果是人来进行操作，这本身就是一个难以完成的任务，所以做到精准匹配需要创新的大数据算法予以支持。

用于招聘领域的大数据SPIDER算法

为了解决上述难题，搜前途CEO刘勇带领他的团队历时两年独家研发出了中国首个依托职位胜任力模型、基于ad-hoc点对点自组网原理的大数据spider算法。搜前途CEO刘勇虽然没有从事在线招聘行业的经验，但是曾经的求职者和后来的企业管理者使他深深地感受到求职招聘的痛点——低效，正因为没有相关行业从业经验，才是他能跳出老旧的思维模式，真正摸索到改变行业痛点的关键。

这一算法除了搜前途刘勇不拘泥于固有模式的大胆创新，同时也是与他所学的专业有关，刘勇毕业于清华大学，所学专业正是ad-hoc点对点自组网原理，师从清华大学计算机科学与技术系的史美林教授，史美林教授是IEEE（美）高级会员，德国洪堡研究奖学金学者、中华洪堡学者协会常务理事。长期从事计算机操作系统、计算机网络及其应用、计算机支持的协同工作等领域的教学、科研工作。先后主持完成多项国家科技攻关计划、国家自然科学基金、863计划等重大或重点课题，获得国家教委科技进步二等奖、机电部科技进步二等奖、光华科技基金二等奖、国家“七五”攻关重大成果奖以及国家教委优秀教材一等奖、二等奖等奖项，1993年起享受国务院特殊津贴，更是这一理论研究的先驱。

刘勇说：“虽然大学所学专业没能成为我的工作，但是正是我的所学解决将难以运算的职位大数据问题带来了启发”。ad-hoc点对点自组网正是研究如何在每个不相关的节点之间建立有效联系的解决办法的理论，基于这一灵感，搜前途独创了大数据SPIDER算法。这一算法对线上千万级真实但杂乱的职位数据进行规范化分析，形成80万不重复、规范化、可识别的职位样本；然后找到相似职位的显性和隐形基因，通过spider算法进行解码分类，将80万个真实职位样本信息进行基因重组，形成2万余个职位基因库；并研究出一套有效机制，实现基因库间的关系传播。从而通过计算机实现了任何岗位间能力匹配度的量化分析运算，并且大大降低其运算复杂度，使精准匹配可以真正落地。

从根本上说，现有的在线招聘网站不管是传统的，还是在线猎头，亦或是垂直行业，都还是广告模式的招聘，他们提供职位信息和简历，求职者和企业自己去挑，只是在不断的优化模式，减少挑选基数，是量变，不是质变。真正能帮助用户的的不是能给它多少职位信息和简历，安排多少面试，是精准匹配，需要通过创新的算法进行大数据分析，对求职者专业技能、工作经历、性格、年龄、求职意向等综合情况和企业文化、福利待遇、岗位要求等进行匹配，排除大量无效信息的干扰，将最合适的信息推荐给用户，以达到招聘效率的目的。搜前途的大数据SPIDER算法到底有多准，需要用事实来说话，让我们拭目以待。