work_dhd_back_end/doc/岗位简历匹配度接口说明.md

# 岗位简历匹配度接口说明

## 接口地址

```
POST /match/calculate
```

## 接口说明

该接口用于计算岗位信息和简历信息的匹配度，采用**硬性条件一票否决 + 软性条件加分**的双层匹配机制，符合公考职位匹配的实际需求。

**返回结果**：仅返回匹配度分数（0-100分），硬性条件不满足时返回0分。

## 匹配机制说明

### 匹配流程

1. **硬性条件检查（一票否决）**
   - 首先检查硬性条件，如学历、学位、年龄、专业、性别等
   - 任一硬性条件不满足，直接返回0分，不进行软性条件评分
   - 所有硬性条件满足后，进入软性条件评分

2. **软性条件评分（100分制）**
   - 在通过硬性条件筛选的基础上，对软性条件进行评分
   - 评分维度包括：专业匹配度、学历层次匹配度、专业资格条件、基层工作经历、其他条件等
   - 最终得分范围为 0-100 分

## 请求参数

### 请求方式
- **方法**: POST
- **Content-Type**: application/json 或 application/x-www-form-urlencoded

### 请求参数说明

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| position | object | 是 | 岗位信息对象 |
| resume | object | 是 | 简历信息对象 |

### 请求示例

#### JSON格式请求

```json
{
  "position": {
    "id": 1,
    "base_info": {
      "岗位名称": "人工智能与大数据侦察职位一",
      "招考单位": "市级公安机关",
      "招录人数": "10",
      "岗位代码": "45150001"
    },
    "position_info": {
      "岗位名称": "人工智能与大数据侦察职位一",
      "招考单位": "市级公安机关",
      "招录人数": "10",
      "岗位代码": "45150001"
    },
    "position_require": {
      "学历要求": "本科及以上",
      "学位要求": "学士及以上",
      "年龄要求": "18周岁以上、35周岁以下。",
      "专业（学科）类别": "计算机科学与技术类，电气、电子及自动化类",
      "其他资格条件": "适合男性。符合人民警察录用条件。",
      "专业资格条件": "曾参加人工智能、大数据、计算机领域竞赛，获个人三等奖或团体三等奖及以上。"
    }
  },
  "resume": {
    "user_id": 527,
    "birth_date": "1995-03-01",
    "gender": "男",
    "work_experience": "3年基层工作年限",
    "education": [
      {
        "education_level": "硕士研究生",
        "degree": "硕士",
        "majors_name": "计算机科学与技术"
      }
    ]
  }
}
```

## 响应参数

### 成功响应

```json
{
  "code": 200,
  "msg": "计算成功",
  "data": {
    "match_score": 90
  }
}
```

### 错误响应

```json
{
  "code": 400,
  "msg": "参数错误：岗位信息和简历信息不能为空",
  "data": null
}
```

## 匹配度分数说明

### 分数含义

- **0分**：硬性条件不满足（如年龄超限、专业不匹配、学历不达标等），一票否决
- **1-100分**：通过硬性条件筛选后的软性条件匹配度

### 硬性条件（一票否决）

以下条件不满足时，直接返回0分：

1. **学历要求**：必须达到或超过岗位要求的学历
2. **学位要求**：必须达到或超过岗位要求的学位
3. **年龄要求**：必须在岗位要求的年龄范围内
4. **专业要求**：专业必须属于岗位要求的专业类别
5. **性别要求**：如果岗位明确要求性别，必须匹配

### 软性条件评分规则（100分制）

在通过硬性条件筛选后，进行软性条件评分：

1. **专业匹配度（40分）**
   - 专业完全匹配：40分
   - 专业部分匹配：根据匹配程度评分

2. **学历层次匹配度（20分）**
   - 刚好满足要求：15分
   - 超过要求一级：20分
   - 超过要求两级及以上：20分

3. **专业资格条件（20分）**
   - 根据专业竞赛获奖、证书等情况评分
   - 无要求时给满分

4. **基层工作经历（10分）**
   - 有基层工作经历：10分
   - 无基层工作经历：0分

5. **其他条件（10分）**
   - 根据政治面貌、特殊身份等其他条件评分
   - 无要求时给满分

## 使用示例

### 示例1：硬性条件不满足

**请求：**
```json
{
  "position": {
    "position_require": {
      "年龄要求": "18周岁以上、35周岁以下。",
      "专业（学科）类别": "计算机科学与技术类"
    }
  },
  "resume": {
    "birth_date": "1989-03-01",
    "education": [
      {
        "majors_name": "逻辑学"
      }
    ]
  }
}
```

**响应：**
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "计算成功",
  "data": {
    "match_score": 0
  }
}
```

**说明**：年龄36岁超过35岁上限，或专业不匹配，硬性条件不满足，返回0分。

### 示例2：通过硬性条件

**请求：**
```json
{
  "position": {
    "position_require": {
      "学历要求": "本科及以上",
      "年龄要求": "18周岁以上、35周岁以下。",
      "专业（学科）类别": "计算机科学与技术类"
    }
  },
  "resume": {
    "birth_date": "1995-03-01",
    "work_experience": "3年基层工作年限",
    "education": [
      {
        "education_level": "硕士研究生",
        "degree": "硕士",
        "majors_name": "计算机科学与技术"
      }
    ]
  }
}
```

**响应：**
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "计算成功",
  "data": {
    "match_score": 100
  }
}
```

**说明**：所有硬性条件满足，软性条件评分100分。

## 注意事项

1. **硬性条件优先**：硬性条件不满足时，直接返回0分，不进行软性条件评分
2. **匹配度分数**：只有在通过硬性条件筛选后，才会计算匹配度分数（0-100分）
3. **数据结构**：专业资格条件评分需要简历中包含相关证书、获奖等信息，当前数据结构暂不支持，需要扩展
4. **专业匹配**：专业匹配基于关键词匹配，实际应用中可能需要更专业的专业分类映射表

## 使用场景

该接口适用于：
- 公考职位与考生简历匹配
- 事业单位招聘匹配
- 其他需要硬性条件筛选的招聘场景