算法透明度登记

最近更新 2026年6月25日

本页根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》以及个人信息保护中关于自动化决策的要求，介绍知音所使用的推荐、匹配与评分算法。针对每项算法，我们说明其用途、主要运行机制、所使用的数据，以及结果的保存期限。

本说明的适用范围

我们列出了影响您所看到的内容、候选人及其相关评分的算法。知音上的 AI 输出仅供参考——所有招聘决定均由人工雇主作出，候选人始终可以看到完整的职位信息，而非经算法筛选后的部分结果。

职位与候选人匹配

用途: 根据职业匹配度，向候选人推荐相关职位，并向雇主推荐相关候选人。
主要运行机制: 采用固定权重的双向确定性公式。候选人胜任度得分由四部分组成：技能（40%，通过中英双语技能词典匹配）、经验（20%）、已验证能力证据（25%，含模拟面试、防作弊测评等，按公开发表的预测效度加权）、近期活跃度（15%）。职位吸引力得分由五部分组成：薪资匹配（30%，仅在币种一致时比较）、地点（25%）、雇主质量（25%，含回复率、offer 接受率与候选人满意度）、薪资透明度（10%）、职位新鲜度（10%）。两侧得分取调和平均——只对单方有利的匹配会被显著降权，并可将多语言文本向量相似度按 6:4 融合。推荐流还会进行聚合级均衡：申请已过多的职位最多降权 12%，曝光不足的职位最多提权 6%。每个匹配分均附带各维度得分明细及命中/缺失技能。评分不使用大语言模型，也绝不以受保护的个人特征或户籍作为排序因素。
数据输入: 来自候选人资料：技能、工作年限、已验证能力证据分（模拟面试、防作弊测评、课程、简历分析）、近期活跃度、期望薪资及币种、期望工作地点与远程偏好。来自职位发布：技能要求、经验范围、薪资范围、币种、工作地点、薪资透明度与发布时间。聚合层面的雇主质量指标（回复率、offer 接受率、候选人满意度）与各职位申请量统计；可选使用候选人简介与职位描述的文本向量。
保存期限: 匹配分会随资料和职位的变化重新计算，不作为永久排名保存；底层资料与职位数据按个人信息收集清单中的保存期限处理。

候选人与职位契合度评分

用途: 为雇主提供某一候选人与某一具体职位契合程度的直观参考，并与完整资料一并展示。
主要运行机制: 由基于规则的模型，从技能匹配、经验、学历、地点及薪资契合度等维度，将候选人资料与职位要求进行比对，综合得出总体评分并附简要说明。该评分用于辅助而非替代招聘决策。
数据输入: 候选人的技能、经验、学历、地点与薪资期望；职位的任职要求与薪酬范围。
保存期限: 在雇主查看候选人时按需计算，不作为独立的资料属性保存。

人才准备度排名

用途: 帮助候选人了解自身的整体求职准备度，并展现积极参与备战与测评的候选人。
主要运行机制: 采用公开权重将五项信号合成为 0–100 的综合分：简历质量（20%）、面试备战参与度（25%）、已完成的课程与学习路径（15%）、技能测评结果（20%）以及模拟面试平均分（20%）。该分数反映用户在平台上的活动情况，并随新数据的产生而重新计算。
数据输入: 简历分析结果、面试备战活动、课程与学习路径完成情况、技能测评得分及模拟面试得分。
保存期限: 依据您的最新活动重新计算；各组成分项均来源于按个人信息收集清单保存的记录，相关记录被删除时一并清除。

AI 简历分析

用途: 通过提取并评估技能、经验与资质，帮助候选人改进简历，并协助雇主评估契合度。
主要运行机制: 由大语言模型读取简历文本（如提供，亦包括目标职位描述），识别技能与经验、进行评分并给出改进建议。其输出为指导意见与评分，而非自动通过或淘汰的结果。
数据输入: 候选人提供的简历文本，以及可选的目标职位描述。
保存期限: 分析结果与您的简历一并保存，在您删除简历或账户时随之删除。

您的退出权利

您可以选择不接受个性化推荐或自动化决策。选择退出不会影响您的账户状态，也不影响您手动浏览职位和投递申请的权利。

退出个性化推荐。关闭个性化推荐后，您的资料将不参与算法匹配，您将在不接受算法定制建议的情况下浏览职位。
拒绝自动化决策。您可以要求不将仅依靠自动化处理作出的决定适用于您，并在某项决定对您有重大影响时申请人工复核。
申请说明。您可以要求我们以清晰易懂的方式说明任何影响您的评分或推荐背后的主要因素。

人工监督

知音上的 AI 评分与推荐仅供参考。所有招聘决定均由雇主独立作出，雇主看到的是完整的候选人资料，而非经算法筛选的名单。我们会定期审查算法输出，并对匹配与评分算法进行周期性的偏差检查。

行使您的权利

如需退出、拒绝自动化决策或申请说明，请联系我们的个人信息保护负责人： privacy@talentbridge.com

职位与候选人匹配

用途

根据职业匹配度，向候选人推荐相关职位，并向雇主推荐相关候选人。

主要运行机制

采用固定权重的双向确定性公式。候选人胜任度得分由四部分组成：技能（40%，通过中英双语技能词典匹配）、经验（20%）、已验证能力证据（25%，含模拟面试、防作弊测评等，按公开发表的预测效度加权）、近期活跃度（15%）。职位吸引力得分由五部分组成：薪资匹配（30%，仅在币种一致时比较）、地点（25%）、雇主质量（25%，含回复率、offer 接受率与候选人满意度）、薪资透明度（10%）、职位新鲜度（10%）。两侧得分取调和平均——只对单方有利的匹配会被显著降权，并可将多语言文本向量相似度按 6:4 融合。推荐流还会进行聚合级均衡：申请已过多的职位最多降权 12%，曝光不足的职位最多提权 6%。每个匹配分均附带各维度得分明细及命中/缺失技能。评分不使用大语言模型，也绝不以受保护的个人特征或户籍作为排序因素。

数据输入

来自候选人资料：技能、工作年限、已验证能力证据分（模拟面试、防作弊测评、课程、简历分析）、近期活跃度、期望薪资及币种、期望工作地点与远程偏好。来自职位发布：技能要求、经验范围、薪资范围、币种、工作地点、薪资透明度与发布时间。聚合层面的雇主质量指标（回复率、offer 接受率、候选人满意度）与各职位申请量统计；可选使用候选人简介与职位描述的文本向量。

保存期限

匹配分会随资料和职位的变化重新计算，不作为永久排名保存；底层资料与职位数据按个人信息收集清单中的保存期限处理。

候选人与职位契合度评分

用途

为雇主提供某一候选人与某一具体职位契合程度的直观参考，并与完整资料一并展示。

主要运行机制

由基于规则的模型，从技能匹配、经验、学历、地点及薪资契合度等维度，将候选人资料与职位要求进行比对，综合得出总体评分并附简要说明。该评分用于辅助而非替代招聘决策。

数据输入

候选人的技能、经验、学历、地点与薪资期望；职位的任职要求与薪酬范围。

保存期限

在雇主查看候选人时按需计算，不作为独立的资料属性保存。

人才准备度排名

用途

帮助候选人了解自身的整体求职准备度，并展现积极参与备战与测评的候选人。

主要运行机制

采用公开权重将五项信号合成为 0–100 的综合分：简历质量（20%）、面试备战参与度（25%）、已完成的课程与学习路径（15%）、技能测评结果（20%）以及模拟面试平均分（20%）。该分数反映用户在平台上的活动情况，并随新数据的产生而重新计算。

数据输入

简历分析结果、面试备战活动、课程与学习路径完成情况、技能测评得分及模拟面试得分。

保存期限

依据您的最新活动重新计算；各组成分项均来源于按个人信息收集清单保存的记录，相关记录被删除时一并清除。

AI 简历分析

用途

通过提取并评估技能、经验与资质，帮助候选人改进简历，并协助雇主评估契合度。

主要运行机制

由大语言模型读取简历文本（如提供，亦包括目标职位描述），识别技能与经验、进行评分并给出改进建议。其输出为指导意见与评分，而非自动通过或淘汰的结果。

数据输入

候选人提供的简历文本，以及可选的目标职位描述。

保存期限

分析结果与您的简历一并保存，在您删除简历或账户时随之删除。

您的退出权利

您可以选择不接受个性化推荐或自动化决策。选择退出不会影响您的账户状态，也不影响您手动浏览职位和投递申请的权利。

退出个性化推荐。关闭个性化推荐后，您的资料将不参与算法匹配，您将在不接受算法定制建议的情况下浏览职位。

拒绝自动化决策。您可以要求不将仅依靠自动化处理作出的决定适用于您，并在某项决定对您有重大影响时申请人工复核。

申请说明。您可以要求我们以清晰易懂的方式说明任何影响您的评分或推荐背后的主要因素。