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前面从企业主、应聘者与猎头三方面谈招聘业务。此篇具体谈一下具体技术实现
前面谈到依靠每个人在社交网络上留下了大量的数据，包括个人简历、生活轨迹、社交言行等个人信息，做数据分析，这里面最核心技术是人才搜寻模型和匹配算法
讲具体技术实现之前，我们先看马化腾说过的一个设想，他想通过“好友匹配”来算一个人的人品，他的逻辑是当一个人的好友都很靠谱的话，证明这个人也会靠谱。
下面看一下我找到的一个方案从9个维度来判别被推荐人的适合程度：
职业背景：利用文本挖掘技术，可以从用户的社交账户中获取其教育经历和从业经历，以此来判定其职业背景，还可以增加.edu的索引，从高校网站上获取被推荐人的教育经历、获奖经历等信息
专业影响力：搜索引擎评估网站的影响力，利用LeaderRank评估专业方向的影响力。例如被推荐者是否有专业领域的论文发表，在专业论坛上的发帖数、内容被引用数、引用人的影响力等，通过这些信息建模，完成其专业影响力的判断
好友匹配：社交关系也是判断一个人职业能力的因素之一。所以，判别用户在社交网络上其好友的专业影响力也是人才雷达推荐系统中的一个重点。同时，即使被推荐者的个人能力难以符合职业需求，但如果他有着能力不错的好友关系，则也可以作为合适的“推荐人”将任务传播到下一层级当中
性格匹配：依据人类行为语言学，将其在网络上的抽象言行转换为对应的性格特点。这种匹配并不是单纯的文本识别，而是根据其讨论时的反馈数，言辞激烈程度等各种因素来判定其性格
职业倾向：不少人自己希望追求的职业并不一定是其适合的职业，所以用户在社交网络上的行为表现将有助于系统判别其对职业的符合程度是否与其个人描述的职业愿景相符
工作地点：虽然不少人在网络上都会填写个人所在地，但由于地点变迁等各种问题，其工作地点并不一定是其填写的那样，但根据其Cookie地址，历史填写信息、言论等多维度判别，可以了解该被推荐人合适的工作地点
求职意愿：由于人的兴趣是不断变化的，所以当用户在网络上的言行有一些明显暗示或变化时，可能表示其将要转换职业方向或离职。这项技术曾被用于联通用户离网意愿的检测
信任关系：通过对用户社交网络的分析，判断出招聘者到达用户的最有效关系链和这个层级中用户之间的信任关系，利用强关系链进行联系，将更利于企业完成对人才的招聘
行为模式：不同用户在社交网络上的行为习惯也是不同的，例如发微博的时间规律，在专业论坛上的时间长短，这些行为模式可以用来判别其工作时间规律，看其是否符合对应的职位需求
通过以上9个维度的建模画像，系统不仅能够在节省成本的前提下帮助企业提高人才招聘的效率。同时，与传统的猎头业务相比，其采用群体智慧的方式能够更广泛和客观的筛选人才，并且，由于其被动测量的方式也能在一定程度上避免直接面试时部分求职者的虚假表现。

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