1樓：HashFury
大致分析一下吧：
1、這模式不是獨創的，國外有乙個類似的產品叫TalentBin，後來被Monster收購了。TalentBin的思路就是通過一些社交或者技術社群資訊來發現候選者的，比如Github就是它的乙個資料來源。從客觀性來講，類似Github StackOverflow等技術社群上的資料甚至比個人簡歷更可信，這上面的技術高手，確實能直接通過他的打分演算法體現出來。
望才招聘顯然是借鑑了這種模式，我測試了幾個例子，從技術的角度來看，還行。
2. 「大資料」概念在2023年被濫炒，真正能夠說清楚的人不多。望才背後應該是有一套海量碎片資料的處理機制，當然還要配合一些自然語言處理演算法，大規模爬蟲，NLP演算法這些是有技術門檻的，短時間很難搞定，目前它沒有被太多抄襲也大致是這個原因吧。
3. 大資料營銷領域常提到的的「使用者畫像」和這個理念類似，呈現維度上有差異。
4. 準確性上暫時不用太苛求，社交資料的分析難度是簡歷這種結構化資料的N倍，慢慢來吧，好在量比較大，這就是沙子中撿金子的活兒
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