(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置によって実行される、候補者のキャリアプロフィールを評価するための方法であって、該方法は、
キャリアプロフィールを構文解析し、キャリアプロフィール内の複数のパラメータから少なくとも一つのパラメータを識別すること、ここで複数のパラメータはあるデータベースで定義されており、複数の評点が各パラメータに関連づけられており；
キャリアプロフィール内の識別された少なくとも一つのパラメータに対する複数の評点から一つの評点を検索すること；
候補者の分類を識別すること；
候補者の分類に従って少なくとも一つのベンチマーク規則を選択すること；
検索された評点に基づいて少なくとも一つのカテゴリーの評点を計算すること、ここでその少なくとも一つのカテゴリーは、キャリアプロフィール内の識別された少なくとも一つのパラメータを含み；および
少なくとも一つのカテゴリーについて計算された評点に従って、候補者にキャリアプロフィールについてのフィードバックを与えることを含む。
【請求項２】
少なくとも一つのカテゴリーが、少なくとも一つの、提示カテゴリー、訴求力カテゴリー、および技能カテゴリーを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも一つのカテゴリーが、提示のカテゴリーである場合、少なくとも一つのパラメータは、余白のパラメータ、区分のレイアウトに基づくパラメータ、区分に基づくパラメータ、フォーマットのパラメータ、およびスペルチェックのパラメータの少なくとも一つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも一つのカテゴリーが、訴求力のカテゴリーである場合、少なくとも一つのパラメータは、パラメータに基づくキャリア進展、箇条書きに基づくパラメータ、および達成に基づくパラメータの少なくとも一つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
少なくとも一つのカテゴリーが、技能のカテゴリーである場合、少なくとも一つのパラメータは、ソフト技能に基づくパラメータ、職能に特定のパラメータ、および業界に特定のパラメータの少なくとも一つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
キャリアプロフィールについて少なくとも一つのカテゴリーについて計算された評点に基づいて全般的な評点を決定することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
各パラメータに関連つけられた複数の評点が、少なくとも一つのパラメータがキャリアプロフィール内で識別される場合の評点の値１、および、少なくとも一つのパラメータがキャリアプロフィール内にない場合の評点の値０を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
データベースの中のそのキャリアプロフィールを使用者のインターフェースを通じてアップロードすること、
独自のデータベースからそのキャリアプロフィールを自動的に抽出すること、および
プラットフォームでキャリアプロフィールを生成すること、の少なくとも一つをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
キャリアプロフィールは、個人的な使用者プロフィール、公共の使用者プロフィール、経歴書及び候補者のキャリアに関連した情報からなる文書の少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
キャリアプロフィール内で識別された少なくとも一つのパラメータの少なくとも一つの検索された評点、および少なくとも一つのカテゴリーについて計算された評点に少なくとも一つの重みを適用することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも一つのベンチマーク規則に従ってその少なくとも一つの重みを決定することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
候補者の少なくとも一つのピアグループに従って動的なベンチマーク曲線を生成すること、および
候補者のキャリアプロフィールを動的なベンチマーク曲線の上にプロットすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
フィードバックを与えることが、候補者のキャリア内で少なくとも一つのギャップを指示することをさらに含む、請求項３、４または５に記載の方法。
【請求項１４】
候補者に少なくとも一つのギャップを除去するために少なくとも一つの改善サンプルを提供し、少なくとも一つの改善サンプルはキャリアプロフィール内で識別された少なくとも一つのパラメータおよびカテゴリーに対応することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
フィードバックを与えることが、候補者に対する少なくとも一つの助言を含み、ここで少なくとも一つの助言は候補者のキャリアプロフィールの中でギャップを避けるために導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
候補者にフィードバックを表示するのに少なくとも一つの総合表示と一つの詳細表示で行うことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
フィードバックのタイプによって異なった色で経歴書の区分をハイライトすることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
候補者にユーザインターフェイスを提供し、ここでユーザインターフェースは、候補者が少なくとも一つの助言に従ってキャリアプロフィールの全体的な評点を向上させるためにキャリアプロフィールを編集する手助けをすることをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
少なくとも一人の専門家に少なくとも一つのパラメータ、カテゴリー、あるいはキャリアプロフィール全体に従って助言を行うことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
専門家のネットワークの中での各専門家についてネットワーク評点を決定することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
データベース内のキャリアプロフィールの少なくとも一つの集団を識別すること、ここで少なくとも一つの集団は候補者について少なくとも一つのキャリアパスを指示する少なくとも一つのパラメータとカテゴリーを含み；
少なくとも一つの集団内の候補者に対して少なくとも一つの技能の存在を決定すること、
候補者の少なくとも一つの技能の評点を決定するための少なくとも一つのベンチマーク規則を適用すること；および
候補者の少なくとも一つの技能の評点に基づいて候補者に対する職適合評点を計算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
候補者の職適合評点に基づいて少なくとも一つの職の機会を割り出すこと；
候補者のネットワークからネットワークの評点を用いて少なくとも一つの職の機会に対して少なくとも一人の専門家を識別すること；および
少なくとも一つの職の機会に対して職適合評点とネットワーク評点に基づいて、会社での職適合を計算することをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
ネットワーク評点が、職能のメンバー、業界のメンバー、業界の職能メンバー、業界における職能の上級メンバー、業界の人事担当のメンバー、会社のメンバー、職能で会社のメンバー、人事担当で会社のメンバー、および職能でその他の会社の同様の階層のメンバーから各少なくとも一人からなるメンバーのグループに依存する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
候補者からある期間内に達成する少なくとも一つのキャリアパスの選択に関する入力を受付けること；および
候補者に少なくとも一つのキャリアパスでキャリアを追求すべき少なくとも一つの行動を推奨することをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
候補者のもう一つのキャリアプロフィールを受け取ること；
候補者のキャリアプロフィールとの間の同期を少なくとも一つのパラメータとカテゴリーで照合を通じて決定すること；および
候補者に候補者のキャリアプロフィールの間の同期の程度を示すことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
候補者のキャリアプロフィールに対して少なくとも一つの職の職評点を計算すること；および
候補者のキャリアプロフィールに対して少なくとも一つの職に関する職同期評点を決定することをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
採用者からの少なくとも一つの職に関する入力を受け取ること、ここで入力は少なくとも一つの職の記述、少なくとも一つのその職の記述に対応するパラメータ、および少なくとも一つのパラメータに対する重みを含み；
経歴書データベースにある複数の候補者のキャリアプロフィールを評価すること；
各キャリアプロフィールの職適合評点を採用者の入力に従って決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
職適合評点は、教育評点、役職評点、会社評点、技能評点、勤務地評点、および会社従業員の類似度評点の少なくとも一つに依存している、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
ある会社の少なくとも一人の従業員と複数の候補者の中から少なくとも一人の候補者のキャリアパスを決定すること；および
採用者が少なくとも一つの職に少なくとも一人の候補者を選択するのを支援するため少なくとも一人の従業員と少なくとも一人の候補者のキャリアパスを比較することをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも一人の候補者の少なくとも一つのソーシャルネットワークを用いて少なくとも一つの候補者の行動を評価することをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
少なくとも一つの職の機会に対する給与情報を評価すること；および  職適合評点とその給与情報に基づいて、給与の範囲を計算することをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
候補者のキャリアプロフィールを評価するためのシステムであって、該システムは、
複数のパラメータと各パラメータに対応する複数の評点を含むように構成されたデータベース；
キャリアプロフィールを構文解析し、キャリアプロフィール内の複数のパラメータの中から少なくとも一つのパラメータを識別するためにキャリアプロフィールを構文解析するよう設定された構文解析系；
解析エンジンであって、
キャリアプロフィール内で識別された少なくとも一つのパラメータ一つに対する複数の評点から一つの評点を検索し、
候補者の分類を識別し；
候補者の分類に従って少なくとも一つのベンチマーク規則を選択し；
検索された評点に基づいて少なくとも一つのカテゴリーの評点を計算し、ここで少なくとも一つのカテゴリーはキャリアプロフィール内で識別された少なくとも一つのパラメータを含み；および
候補者にキャリアプロフィールについて少なくとも一つのカテゴリーについて計算された評点に従ってフィードバックを与えるように構成された、前記解析エンジン；を含む。
【請求項３３】
少なくとも一つのカテゴリーが、提示カテゴリー、訴求力カテゴリー、および技能カテゴリーの少なくとも一つを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
少なくとも一つのカテゴリーが提示のカテゴリーである場合、少なくとも一つのパラメータは、余白のパラメータ、区分のレイアウトに基づくパラメータ、区分に基づくパラメータ、フォーマットのパラメータ、およびスペルチェックのパラメータの少なくとも一つを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３５】
少なくとも一つのカテゴリーが、訴求力のカテゴリーである場合、少なくとも一つのパラメータは、パラメータに基づくキャリア進展、箇条書きに基づくパラメータ、および達成に基づくパラメータの少なくとも一つを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３６】
請求項３２のシステムであって、その少なくとも一つのカテゴリーが技能のカテゴリーである場合、その少なくとも一つのパラメータは、ソフト技能に基づくパラメータ、職能に特定のパラメータ、および業界に特定のパラメータの少なくとも一つから構成されるシステム。
【請求項３７】
キャリア適合モジュールであって：
データベース中のキャリアプロフィールの少なくとも１つの集団を識別し、ここで少なくとも１つの集団は候補者につき少なくとも一つのパラメータとカテゴリーを含んでおり、
少なくとも一つの集団内の候補者に対して少なくとも一つの技能の存在を決定し、
候補者の少なくとも一つの技能の評点を決定する少なくとも一つの評価規則を適用し、
候補者に対する職適合の評点を候補者のその少なくとも一つの技能の評点に基づいて計算するように構成された、前記キャリア適合モジュールをさらに含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３８】
同期化モジュールであって：
候補者のもう一つのキャリアプロフィールを受け取り、候補者のキャリアプロフィールとの間の同期を少なくとも一つのパラメータとカテゴリーで照合を通じて決定し；よび
候補者に候補者のキャリアプロフィールの間の同期の程度を示すように構成された、前記同期化モジュールをさらに含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３９】
候補者評点モジュールであって：  採用者からの少なくとも一つの職に関する入力を受け取り、ここで入力は少なくとも一つの職の記述、少なくとも一つのその職の記述に対応するパラメータ、および少なくとも一つのパラメータに対する重みを含んでおり；
経歴書データベースにある複数の候補者のキャリアプロフィールを評価し；および
各キャリアプロフィールの職適合評点を採用者の入力に従って決定するように構成された、前記候補者評点モジュールをさらに含む、請求項３２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的には文書解析、さらに特定すると、使用者のプロフィール／レジメ／経歴書をテコ入れするためにスマートデータ解析を行い種々の出資者がより良い人的資源の決定を行うのを支援する方法とシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
使用者のキャリアの遍歴を支援する現在の方法は、それが、キャリア相談員、経歴書作成者、自身の個人的ネットワークなどいずれの形態であれ、人間の介在に頼っている。データ解析を活用して利用者に、a)彼らのキャリア目標に照らして彼らに何が必要か、b)彼ら自身の独自のプロフィールに基づいて彼らのキャリア目標は何であるべきかについて客観的な助言を与えるプラットフォームは見当たらない。本発明はデータ分析に基づくシステムであり、候補者が彼らのキャリアについて彼らの現在のキャリアに関係なくより良い判断を行うのを支援するものである。
【０００３】
会社の側では、採用のプロセスで偏見を除去することを試み、一方で会社がある職務に対して本質的に持っている独特な要求を捕える方法は限られている。今日の世界で、応募追跡システムおよびその他の仕組みは単純にあるキーワードのセットを用いて候補者をより分けるので、候補者の選択に非常に二元的な現象を生み出している。ところが候補者選択は本来ある候補者がある職に対して他の者よりより良いというスペクトラムであるはずである。本発明は、客観的に、効果的にそして効率よく採用プロセスを簡単にし、一方でそこに本質的に含まれているカスタム化と複雑さの配慮も行うことを目的としている。それは人間の心の働きの振る舞いと評価をエミュレートしている。
【発明の概要】
【０００４】
ある実施例において、候補者のキャリアプロフィールを評価するための方法が開示される。この方法は：キャリアプロフィールを解析してキャリアプロフィール内の複数のパラメータから少なくとも一つのパラメータを識別することであって；ここで複数のパラメータはデータベース中で定義されていて、複数の評点が各パラメータに関連付けられており；キャリアプロフィール内の識別された少なくとも一つのパラメータに対する複数の評点から一つの評点を検索すること；その検索した評点に基づいて少なくとも一つのカテゴリーの評点を計算することであって、ここで少なくとも一つのカテゴリーはキャリアプロフィール内の識別された少なくとも一つのパラメータを含み；および、少なくとも一つのカテゴリーの計算された評点に従ってキャリアプロフィール上の候補者にフィードバックを与えること；を含む。
【０００５】
本発明は、リクルーターが可能性のある候補者が提示した情報を評価する仕方をシミュレートし、二つの主な種類の利用者に利益を与えることを目的としている。
【０００６】
第１に、それはキャリア専門家に対して彼らの関連する技能と経験を紹介するために彼らがどのように正確に彼ら自身を表現すべきかを分かりやすく示す。それは候補者が彼らが良好に適合している可能性のある職を識別し、また彼らの目標を得るためのキャリア遍歴をどのようにチャート化するかを支援する。
【０００７】
第２に、採用者に対しては、それは候補者たちに評点をつけ最終候補者リストを作り、幅広い職の記述ではなく彼らの特定の基準に基づいて彼らにフィットする候補者を選択するプロセスの多くの非効率性を除去する。
【０００８】
本発明はキャリア専門家たちが、彼らの経歴書が一般的および彼らが興味を持っている特定のキャリアの両方に対してどれほど良好なのかをデータと解析に基づいて客観的なキャリアガイダンスを得られることを目的としている。
【０００９】
さらにその経歴書をピア（peer）グループのものと比べ、データの解析を活用して予測的な解析を行い評価するので、技能と経歴書の内容のどこに優れた点があるのかを本質的に見るのを支援する。ここでの基本的な考えは、今日の環境におけるデータに基づいてはキャリア専門家は的が絞られた客観的なガイダンスを得られないことにある。多くの革新は会社が基本的な基準とキーワードを用いて選別するのを支援することを目標とする。
【００１０】
それらの革新は彼らの経歴書にリストされた専門的なプロフィールと業績のキャリアの文脈を理解し、彼らの技能と力量を格付けし、彼らが一般的にまた同じような立場にある他者と相対的にどこに位置しているのかの観点を彼らに与えるようにすることを目的としている。
【００１１】
キャリア専門家の挑戦にさらに深く立ち入り、本発明はデータ解析、予測的解析そしてデータマイニングを活用して、彼らが取ることのできる潜在的なキャリアパスを見出し、彼らが短期的および長期的の両方で追及できるキャリアパスがなにかという問いに答えるものである。さらに、キャリア専門家が目的を達成するために取ることができる段階が何かを明瞭に提示し、そしてまた同様の他社が過去に行ってきたことに基づいて実際にそこに達する可能性も提示することを目的としている。
【００１２】
採用者の側では、本発明は複雑な職の記述を離れ、候補者達の技能、キャリアの軌跡そしてその他の要素を評価し、彼らがその職に適合しているかどうかを識別する方法を提供することで、選別の方法を簡単化することを目的としている。
【００１３】
ここでは本発明は採用者が抱える要求の相対的な優先付けに関与し、これはどの文書にも反映されていず、むしろ彼らの頭の中に存在するものである。本発明を使用すると、各職に対してアルゴリズムをカスタム化して採用者がそれに最適な適合をする候補者を特定できることを確実にする。加えて、彼らのネットワークと会社の他の従業員のプロフィールを解析することによって、本発明は採用のプロセスを通じて候補者の適合性を解析するのに技能評価を超えた判断基準を適用する。候補者が短期および長期の両方で適合するところを予測するアルゴリズムにおける予測的解析を活用する。
【００１４】
これは本発明を採用を手掛けるどの会社にも高度に適合させる。
【００１５】
本発明は経歴書を選別する第１ステップを自動化することで、より効率よく候補者をプロセスを通過させ採用の他の段階に繋げることで採用のコストを削減するのに用いることができる。
【００１６】
本発明はまた求職者がネットワークの中で誰が彼らを成功の可能性が最も高い職に紹介できさらに求人のプロセスと共にその会社におけるキャリア遍歴の間にも成功のチャンスを改善するのも支援できるかを割り出す支援をする。
【００１７】
オープンな機会と彼らの経歴書の評価と照合し、候補者と他のキャリア専門家の両方のキャリアパス／遍歴について予測的解析を活用し、応募を指導し、紹介し、サポートすることができそうなネットワークのメンバーを識別することで、キャリア専門家と採用者の成功の可能性を高めることができる。
【００１８】
全ての専門家と求職者はキャリアコーチの概念を熟知している。キャリアコーチは種々の他の生徒と専門家を扱った経験、プロフィール／経歴書から読み取るノウハウを持ち、人格の問題及び個人の希望を理解し、発達介入を含むキャリアロードマップを創り出す。インテリジェントアルゴリズム、予測モデル、機械学習および自然言語処理を用いた文脈解析を使用する。
【００１９】
ＶＭｏｃｋは何百万人ものキャリア専門家と学生が彼らの経歴書/プロフィールを評価し改善し、目標とする機会に最適で最良のマッチをさせ、キャリアパスのクラウドソーシングに基づいた予測モデル（Predictive Models）で彼らのキャリア判断を調整することを支援することができるSMART CAREER COACHを開発した。このSMART CAREER COACHはそれすなわち会社に入らせるだけに留まらず、さらにどのようにしてその役割りで成功するか、指導者として誰を目標とするかを提案し、そして次のキャリア移動のための支援を続ける。
【００２０】
本発明のもう一つの表明はビジネスモデルの改革で、ターゲッティングとヘッドハンティング、経歴書執筆、インタビュー準備などを含む種々のサービスを目標とし生成を導く。
【００２１】
本発明の態様は従来技術での前述した問題を実質的に消去するか少なくとも部分的に解決し、そして多数のウエブ資産の複数の追跡識別子に対応するデータの使用を効率よく管理することを可能にする。
【００２２】
本発明のさらなる、様相、利点、特徴、目的は、図面と例示された実施例の詳細な記述と添付されているクレームと合わせて解釈され明らかにされる。
【００２３】
本発明の特徴が、添付されているクレームで定義される範囲から逸脱することなく、種々の組み合わせで容易に組み合わせられることは理解されるはずである。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
上記の概要と以下の例示的実施例の詳細説明は、添付された図面と合わせて読むとよりよく理解できる。これらの図面においては本発明を図示する目的で、本発明の例示的構成が示されている。しかし、本発明はここに開示されている特定の方法や手段に限定されない。さらに、当分野の技術を持つものにとって図面が原寸に比例したものでないことが理解できる。できる限り、同様の要素は同じ番号で示されている。
【００２５】
本発明の実施例はここで、以下の図面で参照され、単なる例のみの方法によって、説明される。ここで、
【００２６】
【図１】図１は本発明の実施例に従ったキャリア解析プラットフォームの概略図である。
【００２７】
【図２】図２は本発明の実施例に従ったシステムの要素あるいはデータソースの図示である。
【００２８】
【図３】図３は本発明の実施例に従ったシステムの機械学習要素の図示である。
【００２９】
【図４】図４は本発明の実施例に従ったキャリアコーチの図示である。
【００３０】
【図５】図５は本発明の実施例に従った候補者のキャリアプロフィールから構造データを生成する方法の図示である。
【００３１】
【図６】図６は本発明の実施例に従った経歴書の評点及び改善の方法の図示である。
【００３２】
【図７】図７は本発明の実施例に従った経歴書を編集する方法の図示である。
【００３３】
【図８】図８は本発明の実施例に従った候補者のネットワークからフィードバックを提供する方法の図示である。
【００３４】
【図９】図９は本発明の実施例に従った候補者へフィードバックを提供する方法の図示である。
【００３５】
【図１０】図１０は本発明の実施例に従った候補者のキャリアパスを識別する方法の図示である。
【００３６】
【図１１】図１１は本発明の実施例に従ったキャリアパスを探索する方法の図示である。
【００３７】
【図１２】図１２は本発明の実施例に従った候補者の異なったプロフィールを同期させる方法の図示である。
【００３８】
【図１３】図１３は本発明の実施例に従った採用者による候補者の評点を行う方法の図示である。
【００３９】
実施形態の詳細な説明
以下の詳細説明は本発明の実施例とそこでそれらが実施される様子を例示する。本発明を実行するあるモードが開示されていても、当分野における技術を持つ者は本発明を実行あるいは実践することが可能である他の実施例を理解できる。
【００４０】
この文書においては二種類のプロフィール、すなわち個人的な使用者のプロフィールと公共の使用者プロフィールがある。個人的な使用者のプロフィールは経歴書／履歴書／趣意書などのような書類を指す。公共プロフィールは使用者が彼または彼女のキャリアプロフィールを反映させる公開の文書である。この例はlinkedinのプロフィールと言える。この文書のどこにおいても経歴書は個人的プロフィールの全ての可能な形を参照／召集しているとされている。この文書のどこにおいてもlinkedinのプロフィールは公共プロフィールの全ての可能な形を参照／召集しているとされている。
【００４１】
第５図を参照すると、使用者は経歴書改善モジュールを用いて彼らの経歴書をシステムに入力し、客観的な評点を受け取り、他者に対して自身をベンチマークし、改善すべき領域を識別し、経歴書／プロフィールのテキスト内の実際の内容と自身の経歴書の構造との両方についての詳細なフィードバックを見ることができる。
【００４２】
使用者はフィードバックを見た上で、自身の経歴書に提案を組込み、そして再びその経歴書の再評価をし、新しい経歴書評点を得る。このプロセスを彼らの評点と彼らの経歴書へのフィードバックに満足するまで制限なく繰り返すことができる。
【００４３】
経歴書改善モジュールに情報を入力すること：使用者は彼らの経歴書をシステムにアップロードする、あるいは彼らの経歴書またはプロフィールで表現したい彼らの教育、技能、経験、功績、趣味そのほかの情報を彼らが表現するプラットフォーム自体でプロフィールを作成する事が出来る。
【００４４】
データの構造化／解析：使用者が既存の経歴書をプラットフォームにアップロードするように選択した場合は、システムは彼らの経歴書のテキストを構文解析し、経歴書の区分、箇条書き、技能のバックグラウンド、キーワードと句を識別し、これらのデータを構造化されたフォーマット中へ保存する。
【００４５】
使用者のデータをデータベースの中に構造化したデータとして保存：利用できる使用者データの全ての要素は構造化された形式で保存される。
【００４６】
経歴書評価、フィードバックと改善
図６に例示したように、各々の経歴書はカスタム化されたアルゴリズムに基づいて評点を受け取る。関連するアルゴリズムは、使用者の経験レベル、仕事の役割と会社での序列に基づいて選択される。経歴書から抽出される構造的なデータは自然言語処理、対話の部分、そして既存の対人的なまた職能的な技能のデータセットと、他のキャリア専門家のキャリアプロフィールとの照合を用いて解析される。
【００４７】
ベンチマークモジュールは評点に動的に組込まれるベンチマークを設定することで評価への入力を提供する。
【００４８】
他の使用者のプロフィールの総合的なレベルでの統計／解析も使用者に共有される。これには限定されないが：
１．他の使用者たちの評点の改善
２．他の使用者たちのキーワードの集合
３．キャリアのバックグラウンドの平均と統計
４．他の使用者たちの技能プロフィール
５．区分、語数、技能、箇条書きの数、キーワードを含むパラメータに渡る比較
などの、使用者のプロフィールについて可能な全ての解析が含まれる。
【００４９】
総合経歴書評点は、提示評点＋訴求力評点＋技能評点に基づいて計算され、それはさらに正規化され％を意味する０から１００までのスケール上に置かれる。
【００５０】
提示モジュール評点は以下に基づいている：
１．余白―経歴書の余白は使用者データのデータベースから引き出された最良のケースの余白と照合される（rm）
２．区分レイアウト―経歴書の区分は分解され余白とレイアウトが解析されデータベースに保存された値と照合される（rsl）
３．経歴書の区分―経歴書の区分は、数とどの区分かの両方の標準と照合される。プロフィールに基づいてある区分は、例えば工学部の学生にとっては必須であり、ＧＰＡ、選択科目、インターンは必須の区分である。必須の区分は、ほかの同様の利用者グループのベンチマークから導かれる。抜けている区分は評点のための欄に保存される（rms）。使用者は、多すぎる区分そして多すぎるページ数を持つと減点される。
４．フォーマット―経歴書のフォーマッティングは、全ての経歴書の要素、箇条書き、そして経歴書のその他の内容の整列を確認するために解析される（rf）。
５．スペルチェック―スペルの間違いは見つけられ、間違いの数は評価のパラメータとして使われる（rse）。
６．内容の優先度―最も関連する内容は、関連する区分の先頭に示されるべきである。
【００５１】
提示評点の式=wp(w1*α1*rm+w2*a2*rsl+w3*α3*rms+w4*α4*rf+w5*α5*rse)
【００５２】
w1..5はあらかじめ最低の重み付けでw5と設定され、その他の要素は等しく重みつけられる。
【００５３】
α1..5は同様の使用者の経歴書の区分の数のためのサンプルに対するそのパラメータを通しての評価から導かれる評価であり、同様の使用者がその経歴書で持っている区分の数である。
【００５４】
wpは全般的経歴書の評点中の重みづけ表現の評点を表している。その重みは使用者グループ、すなわち学生や求職者のレベル、に基づいて変化する。
【００５５】
全ての値は０から１までのスケールの上に正規化され、１は最高の評点、０は最低の評点である。
【００５６】
訴求力モジュールの評点は次の要素の関数である：
１．キャリア進展評点
２．箇条書き評点
３．達成評点
【００５７】
キャリア進展のための式―キャリアパスのノードが高い評点の経歴書のノードと照合され；照合のレベルは１が完全な一致、そして０が一致無しで正規化される。
【００５８】
箇条書き評点：区分に基づいて次のパラメータが使われる。全てのパラメータが全ての区分に適用されるわけではなく、例えば教育区分は数値化について厳格ではなく、箇条書きを行動指向のテキストで始める。
ａ．行動−指向―候補者が能動形ｖｓ受動形の行動の記述。行動−指向用語のライブラリーはこのための基礎である。強い動作動詞は高い重みを持ち、弱い動作動詞は低い重みを持つ。
ｂ．数値化―いかに上手に候補者がその行動の訴求力を数値化したかまた経験における要素の数値化は仕事の訴求力を理解するのに助けとなる。これは質的量的両方に価値がある。
ｃ．受動的使用―経験の記述における受動的な言語の使用（負のパラメータとして作用する）。
ｄ．箇条書きのサイズ―経験がいかに簡潔にかつ記述的であるか。
ｅ．責任主導のテキスト―仕事の出力に対立するような責任を記述する言語の使用（負のパラメータとして作用する）。
【００５９】
これらのパラメータ全ての最適値はベンチマーク評価によって設定される。使用者が最適値そして最適値以上を得たとき、正規化された評点１を得る。上記のパラメータの各々はまた、使用者プロフィールにとってのパラメータの重要性に基づいて重みが割当てられ、例えば学生の量的重みは販売専門家のそれより低い。再び同様の使用者のプロフィールの評価が行われ、各グループに対して適切なレベルが決定される。
【００６０】
各箇条書きに対する評点が上記パラメータの組み合わせを用いて計算され、全ての箇条書きの評点が加算され平均をとって使用者の箇条書き評点となる。
【００６１】
箇条書き評点=(b1+b2+b3....bn)/n、ここでb1は箇条書き１の評点で、以下同様である。
【００６２】
訴求力評点に含まれるものとして使用者が彼らの経歴書で教育やその他の区分の部分として述べたものの業績の評価がある。評価のその他の観点は業績の一貫性である。
【００６３】
業績は、使用者の経歴書に言及されたＧＰＡ、優等賞、賞、スカラシップ、組織会員およびその他の分野などの学問的、非学問的業績に分解される。
【００６４】
業績評点=w1*ral+w2*ra2...+wn*ran
【００６５】
重みは、使用者のプロフィールとバックグラウンドと目標に特定の業績が与えた重要性に基づいて変化する。
【００６６】
総合訴求力評点=wcp*cpscore+wi*iscore+wa*ascore
【００６７】
ここでｗｃｐ＝キャリア進展の重み、wi=訴求力の重み、wa=業績の重み
【００６８】
そして総合訴求力評点自体は正規化され、全経歴書評点の計算に用いられている。
【００６９】
技能評点はソフト（行動）技能、と職能、工業特殊技能の組み合わせに基づいている。
【００７０】
使用者のプロフィールに基づいて、ソフト技能、職能および工業特殊技能のセットが最も重要なものとして選択されている。これらは仕事の役割/プロフィールのデータベースから引き出される。例えば学生は主に５つのコアソフト技能である、コミュニケーション、問題解決、チームワーク、リーダーシップ、そしてイニシアチブ、そして追及している学位に関連する何らかの技能に集中している。医療業界の求職者は現在の彼らのプロフィールに対応するソフト技能、職能及び工業関連技能で格付けされる。
【００７１】
技能評点を得るために次のことが行われる：
【００７２】
技能に評点を与えるために、解析エンジンは使用者のプロフィールに保存されたすべてのデータを取り、求職者にはどの職務、職能、工業に使用者が適合しているのかを、また学生には、学位、訓練、希望の職能／会社が適合しているのかを識別する。
１．このデータは、あるものが技能を持っているかどうかを決定するキーワード、句、職務、パターンなどを含む技能照合データベースと照合される。
２．各技能のために、各照合が計算される時の重みで照合のカウントが生成される。
３．照合のカウントと重みが加算されプロフィールの「タイプ」のベンチマークと照合される。評点は０から１の尺度に正規化される。ベンチマークはその使用者が技能において高、中、低であるかどうかを決定する。
４．これは、使用者の特定のプロフィールのためのデータベースに保存されたすべての技能に関して繰り返される。
【００７３】
技能評点=sum(全てのキーワードの重み)−０から１までの尺度に正規化され、１はその技能に最高のレベルの能力、０はその技能がない。これはすべての技能に関して繰り返される。
【００７４】
総合技能評点=w1*α1*s1+w2*α2*s2+....+wn*αn*sn
【００７５】
評点のもう一つの要素は、候補者がキャリアに空白があるかどうかで―これは評点で負の要素となる可能性が高い。
【００７６】
図６の示すように、使用者は経歴書評点を与えられ、それは動的にベンチマークされカーブ上にプロットされ、関係するピアグループの中で彼らがどこに位置しているかが示される。彼らの経歴書のプロットのプロセスは次の様である：
１．動的なベンチマーキングカーブが目標のピアグループの評点に基づいて生成され、ピアグループはカスタム化でき、使用者あるいは共同体によってより広くあるいはより絞り込むことができる。それは、システム内の全ての使用者、使用者として同じ役割にあるものだけ、あるいは同じバックグラウンドを持つ全ての学生、あるいはその会社の中でその役割にある従業員だけのプロットであってもよい。使用者プロフィールの可能な全てのパラメータは、教育学位、大学、役職、経験、会社名を含み、関連する使用者の集団（cluster）を決定するためのフィルタとして適用することができる。
２．そして使用者はこの標準分布カーブの上にプロットされ、使用者が正確どこに位置しているかが正確に示され、ベンチマークに基づいて使用者がピアグループに関連して、彼らが劣等な評点、妥当な評点、あるいは優れた評点を持っているかが伝えられる。
【００７７】
図６を見ると、その使用者は全ての領域―提示、訴求力、そして技能で詳細な表示と共に総合的な表示でその履歴書についてのフィードバックを見ることができる。
【００７８】
総合表示において、使用者はその経歴書が各領域でどこに位置しているかを正確に見ることができる。この情報はサンプルをすべての領域において視覚的に表示しており、プラットフォームは使用者にカスタム化したサンプルを与えどのようにしてよりよくできるかを理解させる。
【００７９】
サンプルは、使用者プロフィールと照合されたサンプルライブラリから引き出され、既にシステムにあるタグを用いて、それらが使用者に関連することを確認する。
【００８０】
詳細なレベルのフィードバックを見るには、使用者は箇条書き表示に入りそこで全ての関連するパラメータについてその箇条書きが経歴書のどの区分に基づいているかの詳細なフィードバックを得られる。
１．全てのパラメータについてのフィードバックはある箇条書きの評点を高、中、低とする論理を表示するために提供される。
２．各箇条書きのカスタム化されたサンプルはサンプルライブラリーで次の論理を用いて見つけられる：
ａ．各箇条書きを言語処理を用いて構文解析し、行動、主な目的、そしてその他の要素を識別する。
ｂ．キーワードと句をサンプル内のそれと照合する。
ｃ．コード化された優先度を使用して、照合時にどの句、キーワード、語のパターンを優先するかを識別する。
ｄ．照合判定基準に基づいて見つかった箇条書きを評点し、最高の照合評点のサンプル箇条書きを使用者に提示する。
次の数式が箇条書きの照合評点を決定するために使用される：
箇条書きの照合評点＝合計(照合されたキーワードの評点)＋合計（照合された句の評点）
０から１の尺度に正規化する。
３．使用者は彼／彼女の箇条書きについてのフィードバックをカスタム化されたサンプルに沿って見る。
【００８１】
図８に示すように、使用者はフィードバックを見た後に、オンラインあるいはオフラインで編集モードに入り、提案された変更を彼／彼女の経歴書に加える。編集モードでは使用者は次のことができる：
ａ．経歴書の要素／箇条書きに変更を加える。
ｂ．経歴書あるいは箇条書きだけの評点を再度実行する。
ｃ．再度フィードバックを見る。
ｄ．このプロセスを使用者が満足するまで繰り返す。
【００８２】
使用者は、システムからのフィードバックを活用して動的に改善を評点に戻すプロセスに従って、動的な評点に基づく評点改善のプロセスに従い、そして評点が動的に改善されるのを見る。
【００８３】
経歴書の評点が高くなれば、インタビューを得る可能性が増える。
【００８４】
図９を参照すると、使用者はプラットフォームを用いて彼らの経歴書への外部企業からのフィードバックを仮想的に要求することができ、これは彼らの専門家のネットワークにいる誰か、すなわち大学のキャリアコーチ、友人、あるいはつながっている誰であってもよい。
【００８５】
プラットフォームは、使用者が彼らのeメールや（Facebookやlinkedinのような）ソーシャル・ネットワークのメンバーを移植したり、あるいは単純に意図する受信者のeメールアドレスを入力することを可能にする。
【００８６】
使用者のキャリア目的に基づいて、プラットフォームは誰に要求を送るべきかを勧める。ネットワークのメンバーたちは使用者にいかに関連するかに基づいて評点される。志望する同様の役職あるいは会社のメンバー達、あるいは志望する会社／業界／職能内の人事管理者は、またこれらの判定基準のいずれにも一致しないものより上位に優先度がつけられる。使用者はしかしこれらの推奨の何れをも無視することもでき、そして自身が要求を送りたい誰かを選択することもできる。
【００８７】
Networkscore（ネットワーク評点）=pastjobrolematch（過去の役職一致度）+pastfunctionmatch（過去職能一致度）+pastjobrolefunctionindustrymatch（過去の役職職能業界一致度）+desiredcompanymatch（志望会社一致度）+w*HR+w*generalsmartsmatch（一般スマート一致度）
【００８８】
pastjobrolematch（過去の役職一致度）＝完全一致なら１、同様な役職なら０．８、一致無しなら０。
【００８９】
同様の論理が、pastfunction（過去職能）及びその他の一致度について行われ、役職、会社、職能についての調和されたデータセットが、役職／職能／業界／会社／大学の「近接度」を推定するため正規化された尺度で活用される。
【００９０】
システムはネットワークメンバーを評点し、それらを最高の評点で提示し、使用者はこれらのメンバーの中から選択をするか、あるいは誰であってもそうしたい者に送ると決める。
【００９１】
加えて使用者は経歴書のどの領域にそのネットワークメンバーからフィードバックを希望するのかを選択する。これは次のものであり得る：
１．箇条書きのレベル
２．区分のレベル
３．ハイライトした部分のレベル
４．経歴書全体そのもの
【００９２】
使用者の経歴書へのリンクの入ったeメールがそのネットワークメンバーに送られる。
【００９３】
ネットワークメンバーはそのリンク上でクリックするとプラットフォームに連れていかれ、そこで使用者へフィードバックを与えるプロセスを始めることができる。
【００９４】
フィードバック提供者は候補者に対して使用者が選択した領域の次の観点についてフィードバックを与える。
ａ．箇条書きレベル―各箇条書きについて、構造と内容の両方で箇条書きの標準等級付け
ｂ．提示―提示全般
ｃ．伝達―経歴書要素の全般的伝達
ｄ．内容と伝達への等級付け
ｅ．経歴書の全般的等級付け／評点―フィードバック提供者の経歴書の評点
ｆ．候補者の次のキャリアステップについてのフィードバック
ｇ．候補者のキャリアのその他のパラメータには、限定されず、教育、役職、応募中の職、会社、訓練プログラム、ネットワーク作りあるいは会話のできる人たち、その他が含まれる。
【００９５】
フィードバック提供者が使用者へフィードバックを与えるのを終えると、彼らは彼らのフィードバックを提出できる。
【００９６】
フィードバックを提出すると、候補者／プラットフォームの使用者はネットワークメンバーが与えたフィードバックを図１、５に例示したように見ることができる。
【００９７】
使用者はまた各要素についてのフィードバックを比較および対比し、フィードバック提供者の平均の評点を見ることができ、同時にフィードバック提供者を通してのパターンを見ることができる。システムは全てのデータを解析し、主題を識別し、これらを使用者以下のものを示すために戻して表示する：
１．改善の必要な主な領域
２．使用者がよくできている領域
３．フィードバック提供者の間の不統一
４．プロフィール上で示されたフィードバックのヒートマップ
【００９８】
使用者は同様の編集プロセスと経歴書の再評点でフィードバックを見ることでフィードバックを組み込むことができる。
【００９９】
キャリア適合
図１０Ａと図１０Ｂを参照すると、キャリア適合モジュールは、使用者がどのキャリアパスがそれらのキャリアパスに既に入っている他の者との一致に基づいて彼に最も適しているのかを識別するのを可能とする。出力として、使用者は最も彼に適合する役職に対する評点を与えられる。
【０１００】
実施例において、jobfit（職への適合）評点を計算する方法が開示される。その方法は、データベース中のキャリアプロフィール内の集団を識別し、それは候補者のための少なくとも一つのパラメータおよび／またはカテゴリーを含んでいる。その方法はさらに集団内の候補者に対して少なくとも一つの技能の存在を決定する。さらに、その方法は候補者の少なくとも一つの技能の評点を決定する少なくとも一つのベンチマーキング規則を適用し、候補者に対する職適合の評点を候補者のその少なくとも一つの技能の評点に基づいて計算する。
【０１０１】
使用者についての構造化されたデータが、使用者のデータベースに保存されている彼らの経歴書／オンラインプロフィールから得られる。データベースのデータは仕事と他の使用者のプロフィールに対して照合され、各職について職適合の評点を作成する。jobfitscore（職適合評点）はまた、記述のcareerfitscore（キャリア適合評点）として参照される。
１．職適合評点は次のように計算される：
２．職適合評点=キャリア進展一致度+ソフト技能一致度+職能的技能一致度
３．キャリア進展一致度=we*教育学位一致度+wct*collegetier（大学階層）+wjr1*役職１一致度...+wjrn＊jobrolenmatch（役職ｎ一致度）
４．ここでwe=教育に対して与えられる重み（weight given to education）、wct=weightgiventocollegetier（大学階層に与えられる重み）、wjr=役職に与えられる重み（weight given to job role）
５．ソフト技能一致度=skillscore（技能評価）1+skillscore2+...+skillscoreｎ
６．ここでskillscoreｉ=countkeywordsmatched（キ―ワード一致カウント）+countphrasesmatched（句一致カウント）+countpatternmatched（パターン一致カウント）
７．技能は、役職と一致属性が保存されているデータベースの表から引き出される。データは０から１の尺度に正規化され１は最も緊密な一致、０は一致なしである。その尺度は非線形である。
８．同様な数式が職能技能一致度についてもある。技能マップと技能タイムラインが各使用者のために生成され、全てのタイプの技能に対する技能一致度を計算するために一致される。
９．役職照合データベースの構造についてはｘｙｚセクションを参照する。
１０．評点を計算した後、評点はランクの順に並べられ、最高の評点の役職が選択される。
【０１０２】
特定の使用者の一致したトップの役職が優先度の順で一致した各役についての評点に沿って視覚的に示される。
【０１０３】
使用者のデータベースから技能の釣鐘状曲線（bell-curves）が、訓練データとして貢献し、あるいは使用者のプロフィールの全セットが訓練セットとして使用され、技能パターンとプロフィールベクトルが、関連する使用者の集団を生成するのに用いられる。他の使用者プロフィールへの使用者近接度が計算され、そしてプロフィールベクトルの要素に対する一致度に基づいて一致度が決定される。
【０１０４】
プロフィールベクトルの要素は、技能評価に沿った使用者プロフィールの全ての要素を含み、評価のその他のパラメータは、限定されず、他の入力に沿った、役職、教育学位、教育階層、会社プロフィール、会社の階層、経験のタイムライン、技能のタイムラインと序列を含む。
【０１０５】
可能性のある職の機会はウエブからクロールされ、そして使用者のトップの役職と照合されるが、照合は役職だけでなく、使用者のバックグラウンドと適合するであろう職能、業界、会社の階層についても行われる。
【０１０６】
さらに加えて、この方法は、候補者の職適合評点に基づいて少なくとも一つの職の機会を識別し、また候補者のネットワークからネットワークの評点を用いてその少なくとも一つの職の機会に対して少なくとも一人の専門家を識別する。この方法は、その少なくとも一つの職の機会に対してjobfit評点とネットワーク評点に基づいて、jobfitatcompany（会社での職適合）を計算する。
【０１０７】
実施例では、使用者の専門家ネットワークが解析され、使用者が専門家ネットワークメンバーを持っている職の機会が、その特定の役に対する職適合評点を高め、より高く評点される。例においては、ネットワーク評点は職能のメンバー、業界のメンバー、業界の職能メンバー、業界における職能の上級メンバー、業界の人事担当のメンバー、会社のメンバー、職能で会社のメンバー、人事担当で会社のメンバー、そして職能でその他の会社の同様の階層のメンバーから各少なくとも一人からなるメンバーのグループに依存する。
【０１０８】
jobfitatcompany評点=w1*jobfit評点（特定の職機会への）+w2*ネットワーク評点
ここでネットワーク評点=#of membersinfunction（職能におけるメンバーの数）+_#membersinindustry（業界におけるメンバーの数）+#ofmembersinfunctioninindustry（業界で職能におけるメンバーの数）+#ofmembers,seniorinfunctioninindustry（業界で職能の上位のメンバーの数）+#membersinHRroleinidustry（業界で人事係に居るメンバーの数）+#ofmembersincompany（会社におけるメンバーの数）+#ofmembersincompanyinfunction（職能で会社のメンバーの数）+#ofmembersincompanyinHR（人事係で会社のメンバーの数）+#membersinsimilartiercompanyinfunction（職能で同等階層の会社でのメンバーの数）
【０１０９】
全ての評点と同様の評点はネットワーク評点を得るために正規化される。
【０１１０】
この背景にある原理的なアイデアは、かなりの率の仕事はそのネットワークを通じて見つかっているので、使用者はそのネットワークが機会に近いようであれば、より仕事を得る可能性が高いということである。
【０１１１】
会社での職適合評点の最も高い機会が使用者に示される。
【０１１２】
キャリア探査
ある実施例では、キャリアパスを探査する方法が開示される。その方法は候補者からある期間内に達成する少なくとも一つのキャリアパスの選択に関する入力を受付け、そしてその候補者にその少なくとも一つのキャリアパスにおけるキャリアを追求するための少なくとも一つの行動を推奨する。
【０１１３】
図１１に例示するように、キャリア適合モジュールのもう一つの表明は、使用者がキャリアパスを選択し探査することを許される時である。この応用のモジュールは使用者がキャリア目標を選択するのを可能とし、そして自身のキャリアにどのようなギャップがあるか、またそのキャリア目標を達成することがどの程度可能かを識別する。キャリア目標は一般の役職、あるいはある会社の中での特定の役職、あるいはある業界での特定の役職であり得る。さらに加えて、使用者は目標への時間観点を入力することができ、それは短期でも（１−２年）、中期でも（３−５年）、長期（５＋年）でもよい。
【０１１４】
使用者は興味のあるキャリアを選択し、それに対して時間枠を定義する。使用者によって選択されたすべてのキャリアに対してCareerFitscore（キャリア適合評点）が計算される。
【０１１５】
その評点は次のように計算される：
１．選択したキャリアの中にある使用者プロフィールをデータベースから割り出す。
２．使用者の軌跡をキャリアにあるものと照合する。時間枠の中で、最も頻繁なパスで完全な一致があれば、正規化評点で１を与え、一致が無ければ０の評点を与える。
３．CareerFitScore（キャリア適合評点）=特定の時間枠におけるCareerProgressionmatch（キャリア進展一致）（0081参照）。短期の時間枠の場合同様なキャリアにいるほかの使用者が１−２年前に何をしていたかとの照合を見、ほかの時間枠に対しても同様である。
【０１１６】
次のステップでは使用者がキャリアパスで目標にすべき技能、軌跡、教育、などでのギャップが示される。ギャップは次の観点で提示される：
・技能／適正のレベル
・教育バックグラウンド
・キャリアパスの情報
【０１１７】
使用者は、技能のレベルでのギャップを視覚的に見ることができる。
【０１１８】
使用者がキャリアの指導を受け、またどのようにキャリア路線を目標とすべきかを理解するのを助けるため、システムはその拡張したネットワークとシステムの使用者データベースを解析し、キャリア指導のために狙うべき可能性ある指導者／コーチ／熟達者を示す。
【０１１９】
使用者はシステムを通じて指導の要請を送りオフラインで、あるいは引き続きプラットフォーム上で提供されるコミュニケーション手段を活用して会話を行う。
【０１２０】
経歴書をソーシャルネットワークのプロフィール（例えばLinkedln）と同期させる
ある実施例では、候補者が開示した２つのプロフィールの間の同期を識別する方法が開示される。この方法は候補者のもう一つのキャリアプロフィールを受け取り、候補者のキャリアプロフィールとの間の同期を少なくとも一つのパラメータとカテゴリーで照合を通じて決定し、そして候補者に候補者のキャリアプロフィールの間の同期の程度を示すことを含んでいる。
【０１２１】
加えて、この方法は候補者のキャリアプロフィールに対して少なくとも一つの職の職評点を計算すること、そして候補者のキャリアプロフィールに対して少なくとも一つの職に関する職同期評点を決定することを含んでいる。
【０１２２】
図１２を参照すると、応用の表明が使用者の経歴書とlinkedinのプロフィールが整合していて雇用者に対して同じ情報を提示していることを確実にする。このアプリケーションは経歴書とlinkedin プロフィールで何を比較し対比するのかを明確にするのに使用できる。この処理は経歴書とlinkedinのプロフィールとの関係でアプリケーションがするだろうことを際立たせ、linkedinのプロフィールだけである必要はなく、使用者の経歴の情報を示しているどのソーシャルネットワークのプロフィールでもここで使うことができることは言うまでもない。
【０１２３】
最初のステップとして、使用者はそのlikedinのプロフィールをインポートし、linkedinのプロフィールはデータベースの同じフィールドに構造化され、照合と突き合わせを容易にする。
【０１２４】
プロフィールは分析され、そしてキャリアパス、ソフトおよび職能技能と資質は、経歴書評点とキャリア適合に置けるのとまったく同じ方法で識別される。
【０１２５】
次の要素が照合される：
１．経歴書とlinkedinの両方のプロフィールからキャリアパスが生成され照合されそしてそれが整合が取れているかを見る。両方のパスのデータが保存されそしてどちらのギャップも識別される。
２．技能解析―経歴書とlinkedinのプロフィールのデータ（すべてテキスト）が解析され、各技能に対する度数が計算され、資質のレートが割り当てられる（上記に定義された技能に対するプロセスと同様である）。これは経歴書とlinkedinのプロフィールの両方に見出される全てのソフト技能と職能技能について行われる。
３．教育、追加とその他の区分のデータ―その他の全ての区分からのデータもまた照合され、ネーミングと内容に整合性があることを確実にする。
４．キーワードと句、パターン―キーワード、句そしてその他のテキストパターンの度数は両方で解析され、そしてその使用者への同様の分布の表示に用いられる。
【０１２６】
解析後、データは使用者に戻して表示され以下を提示する：
１．両方における技能／資質のレートが同じである領域
２．技能／資質のレートが異なる領域
３．両方において使用されるキーワード、句等の違い
４．いかに経歴書が使用者のキャリアの興味に沿っているかに対していかに linkedinがキャリアの興味を示しているかを、
５．キャリアパスのギャップと不一致の両方のキャリア適合に基づいた分析
６．経歴書の強みvs.linkedinの強み
【０１２７】
システムの予測解析を活用すると候補者のキャリアがどこに行けるかを示し彼らが熱望するプロフィールを示すことができる。公衆のプロフィールは熱望する目標に向けて最適化されるべきである。候補者は複数の熱望を持つかもしれないのでプロフィールは熱望のリストに向けて最適化されなければならない。
【０１２８】
どの職についても同期評点が計算され、役職によって変わるかもしれない。
【０１２９】
候補者の評価／評点
ある実施例では、jobfitscore（職適合評点）をカスタム化する方法が開示される。この方法は採用者からの少なくとも一つの職に関する入力を受け取ることであって：ここで、その入力は少なくとも一つの職の記述、少なくとも一つのその職の記述に対応するパラメータ、そして少なくとも一つのパラメータに対する重みを含み、そして経歴書データベースにある複数の候補者のキャリアプロフィールを評価し、各キャリアプロフィールのjobfit評点を採用者の入力に従って決定することを含む。
【０１３０】
図１３を参照すると、この革新のもう一つの表明は、会社／採用者はキャリア適合評点と経歴書評点の要素を用いて適切な候補者を選別し、そして全ての候補者について候補者評点を計算することができる。
【０１３１】
採用者は応募にある既存の使用者データベースを評点／フィルターするか、あるいは一連の経歴書を入力してそれらを候補者評点モジュールに通し、あるいはシステムにある経歴書と採用者が自身の採用プラットフォームからアップロードしたものとを合わせることができる。
【０１３２】
候補者評点は図５に示した２つのやり方の一つであるいはその両者を組み合わせて行われる。
【０１３３】
オプション１
採用者は高評点の候補者を識別するのにプラットフォームの役職を使う事に決める。これはその役職のための既存のキャリア適合を活用することで行われる。一旦全ての経歴書についてキャリア適合評点が計算されると、全セットに対して基準点とされ、そして通常の分布に対してプロットされ、次のように最適化される：
・最高レベルの評点のベンチマークを最高評点候補者／経歴書とし外れているものを取り除く
・最高評点経歴書による新しいベンチマークセットに相対的にその経歴書を１とし最低の者を０に近くなるよう全ての評点を正規化する。
・新しいCandidateScores（候補者評点）の分布として、全てのCustomizedCareerFit（カスタム化したキャリア適合）評点を正規化した尺度でプロットする。
【０１３４】
オプション２
採用者は、各候補者に対してカスタム候補者評点を計算するため、特定の判断基準と採用者によって選択された基準での相対的優先度を入力すると決定する。採用者はまたシステムに職の記述を載せそして以下の判断基準を用いて一致度を得る。
以下は判断基準に対する構造である。
教育パラメータ
１．教育学位―特定の学位例えば理系学位あるいは財務ＭＢＡなど、ランク／重要度（高、中、低、無）
２．大学名―特定の名前；ランク／重要度（高、中、低、無）
３．大学の階層―階層１、２、３、ランク／重要度（高、中、低、無）
４．GPA―ランク／重要度（高、中、低、無）
役職―パラメータ（過去3つの経験による）
１．役職―特定の役、例えば財務アナリストなど、ランク／重要度
２．役職２―職能、ランク／重要度
３．経験年数―特定；：ランク／重要度の期間の評点は主に勤務経験の月数に依存する。
ａ．各職位には最適な期間がある。
ｂ．例えば候補者が初期ポストに長く留まると期間／経験の評点は低くなる
ｃ．SDuration＝Duration till Duration（期間までの期間）＜OptimalDuration（そのポストのための最適な期間）、または、
SDuration＝期間−W*Duration/OptimalDuration（期間/そのポストのための最適な期間）
ここでWはアルゴリズムによって固定される重みである。
４．ネットワーク強度―過去の会社において候補者のネットワークがいかに広くそして深いか。
会社評点―各経験について会社評点が計算される
１．会社評点は主に収入、利益、従業員数、その他の順位（Fortune 500）に基づく。
２．SCompany=W1＊収入+W2＊利益+W3＊従業員数+W4＊(１/順位)  ここでWは重みつけである。
技能／資質
１．職能的
ａ．技能：特定の技能レート（システムから導かれる）;ランク／重要度
ｂ．資質：特定のレート（システムから導かれる）;ランク／重要度
２．ソフト／行動技能
ａ．技能：特定の技能レート（システムから導かれる）;ランク／重要度
ｂ．資質：特定のレート（システムから導かれる）;ランク／重要度
勤務地
１．経験評点はまた会社の勤務地にも依存する。
２．例えば会社の本社あるいは主要支店での勤務は経験により多くの点を加算する。
３．勤務地評点は会社ごとに変化し会社のデータベースで勤務地の位置づけによって決められる。
４．この要件を取り入れることは説明がつく。
【０１３５】
他の会社の従業員の要素との類似性（採用者によって含まれるかあるいは特定されない）
この方法はある会社の少なくとも一人の従業員と複数の候補者の中から少なくとも一人の候補者のキャリアパスを決定すること、そして採用者が少なくとも一人の従業員と少なくとも一人の候補者のキャリアパスを比較すること、を含んでいる。
【０１３６】
Companyemployeessimilaritiesscore（会社従業員類似度評点）=currentnetworkmembersincompany（会社における現ネットワークメンバー（ソーシャルネットワークから引き出す））+peoplewithsimilarbackgroundcurrentlyincompany（現在会社にいる同様なバックグラウンドの人々（大学名、同様の学位、以前の同じ会社））
【０１３７】
Peoplewithsimilarbackgroundcurrentlyincompany（現在会社にいる同様なバックグラウンドの人々）―これは現従業員のベースで会社あるいは大学から導出される（linkedin／socialnetwork（ソーシャルネットワーク）のデータからも導出される）
【０１３８】
CandidateScore（候補者評点）は、採用者が特定する判断基準に基づく動的な評点であり、それから評定される。重み付き平均候補者評点を採用者が注目するパラメータに基づいて計算するため優先度が重みとして使用される。
【０１３９】
パラメータの数に上限はないが、言うまでもなく、採用者があまりにも多くのパラメータや基準を使うと重みがあまり重要性を持たなくなる。
【０１４０】
候補者評点=weighteducation（教育の重み）＊educationscore（教育評点）+weightjobrole（役職の重み）＊obrolescore（役職評点）+weightcompanyscore（会社評点の重み）+weightskills（技能の重み）＊skillscore（技能評点）+locationweight（勤務地重み）locationscore（勤務地評点）+weightsimilarityscore（類似評点の重み）＊companyemployeessimilaritiesscore（会社従業員の類似度評点）
【０１４１】
Educationscore（教育評点）=matchwitheducationparametershigh（教育パラメータ高との一致）+matcheducationparametersmedium（教育パラメータ中との一致）+matchwitheducationparamterslow（教育パラメータ低との一致） 
【０１４２】
高、中と低の重みは導出した重みつけした平均評点が合計１００％となるよう、全ての場合に高は常に合計の６０％、中は３０％そして低は１０％の評点とする。
【０１４３】
採用者はまた教育、技能、役職の相対的重要度を特定し、さらに相対的重みつけが候補者評点の数式で重みを割り当てるために使用され、なおすべての重みの合計が１００％となり、同様な高、中、低の重みが割り当てられる。
【０１４４】
この方法はある会社の少なくとも一人の従業員と複数の候補者の中から少なくとも一人の候補者のキャリアパスを決定すること、そして採用者が少なくとも一つの職に少なくとも一人の候補者を選択するのに少なくとも一人の従業員と少なくとも一人の候補者のキャリアパスを比較すること、を含んでいる。
【０１４５】
ソーシャル／人格の入力
さらに加えて、採用者が、候補者が役や会社に対して適しているかどうかを決定するため、ソーシャルネットワークにおけるソーシャルな存在感から導出される解析と共に人格あるいは行動のタイプの推定を含めることを選ぶことができる。
【０１４６】
会社の候補者にかかる費用
さらに加えて、採用者は候補者の給与プロフィールを活用し、あるいは候補者が会社にとってかかる費用を適合した基準で市場価値に基づいて与える解析を行うことができる。採用者は受け入れられる費用の範囲を与えることができ、この費用に近い候補者がより高い評点を得られるようにすることができる。
アルゴリズムへの他の入力は：
１．世界的／地域的―候補者は一つの国で働いているか。
２．安定／移動―候補者は会社を頻繁に変わっているか。
３．資格過剰の候補者を示す―上級者として働いた候補者を初級者に考える。
【０１４７】
採用者はアルゴリズムからこれらの要素を含めるあるいは除外する選択ができる。アルゴリズムは使用者がどのパラメータを扱うかを選択することを動的に許す。
【０１４８】
さらに採用者は単に職の記述を載せそして候補者達の評点を得ることもできる。
【０１４９】
一旦すべての候補者の評点を行うと、採用者は候補者のリストを評点に従って並べた対応する候補者評点を提示される。
【０１５０】
候補者の評点が高いほど候補者が選択されその会社で成功していく可能性が高い。
【０１５１】
解析エンジンの構成要素
図０に示すように、解析エンジンは以下の要素を持つ：
１．経歴書／ソーシャルネットワークのプロフィールから構文解析されたデータのデータベースは以下の構造化されたフォーマットに持ち込む
２．アルゴリズムの表
３．アルゴリズムをサポートするデータのセット
４．サンプルのデータベース
５．ベンチマーキングデータベース
６．機械学習要素（図３）
【０１５２】
システムは機械学習するように設計されており、システムに来る新しい使用者のプロフィールはいずれも全てのデータセット、基準、アルゴリズムを改善する。機械学習の要素は関連する区分で議論される。
【０１５３】
使用者プロフィールのデータベースは以下の情報を含んでいる。
【数１】
0006666859.tif 000002
【０１５４】
【数２】
0006666859.tif 000003
【０１５５】
【数３】
0006666859.tif 000004
【０１５６】
アルゴリズム表は各モジュールのアルゴリズムと数式を各区分で概要を示したように保存する。計算の出力は[0125]で記述した基準化表で保存する。
【０１５７】
次のデータセットは全てのアルゴリズムの実行をサポートしている。
１．経歴書／履歴書の区分リポジトリ
２．行動に期限を持つ動詞のデータベースは重みも持つ（強い行動の動詞に対しては高く、弱い行動同士に対しては低く、時制による行動の入れ替えを伴う）。
３．避けられた句のリポジトリ
４．受動的な言語のリポジトリ
５．学位調和データベース
６．学位から技能への対応つけデータベース
７．技能データベース―1万を超える技能が技能を示す対応キーワード、句、パターンと共にリストされている。技能から資質への対応付け。
８．役職対応のデータベース―役職は役に必要な対応技術と共に、各技能に対する相対的重要度による重みを伴って職能、業界に対応つけられる。
９．役職調和データベース
１０．大学を階層で調和させる。
１１．役職を類似度で調和させ、職能を類似度で調和させる。
【０１５８】
サンプル示唆データベースは以下のものを含む：
１．箇条書きサンプルは業界、職能、役職、技能、資質、経験年数、教育、経験のタイプ（たとえば賞、選択科目など）にタグ付けされる。
２．異なったキャリアのタイプに対する経歴書のサンプル
３．履歴書あるいは経歴書の異なった区分、例えば目的、総括、技能などの区分に対するサンプル
４．開発のどの段階にあるかを示すフラグ（例えば認可済−使用者が使ってもよい、編集−執筆者によって編集中）
【０１５９】
ベンチマーキングデータベースは各使用者に対して経歴書アルゴリズムの経歴書評点やキャリア適合評点を含む全ての部分の評点で構成されている。
【０１６０】
そのデータベースは各使用者の属性が各要素の評点と共に保存される。どの新規使用者もこのデータベースに動的に追加され、このデータベースは全ての使用者にカスタム化した基準化を提供するのに使用される。
【０１６１】
ベンチマーキングは過去の大学、大学の階層、役職、会社、経験年数、技能、資質を含む使用者の属性についてカスタム化でき、そのような要素の各々あるいは組み合わせに関して相対的な位置を示すことができる。
【０１６２】
上記に記述された本発明の実施例の修正は、添付されているクレームで定義される範囲から逸脱することなく可能である。「を含む」、「から構成される」、「組み合わせた」、「持つ」、「である」といった表現は本発明が引き続き包括的な方法で解釈されることを意図している、すなわち、明示的には記述されていない項目、構成要素や要素も存在する。単数形で参照されているものはまた複数に関連しても解釈される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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