[发明专利]一种基于区块链存储的简历修改意图识别方法及系统有效
申请号: | 201910022438.2 | 申请日: | 2019-01-09 |
公开(公告)号: | CN109800354B | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 邹铁山;孙积慧 | 申请(专利权)人: | 考拉征信服务有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/955;G06Q10/10 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 肖文文 |
地址: | 100094 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 区块 存储 简历 修改 意图 识别 方法 系统 | ||
1.一种基于区块链存储的简历修改意图识别方法,其特征在于,包括:
获取以区块链形式存储的用户简历相关数据;
依据所述用户简历相关数据,确定区块链中保存的所述用户的简历修改历史记录信息;
将所述简历修改历史记录信息输入用户意图判断模型进行运算;其中,所述用户意图判断模型基于各个区块节点上时间戳对应获得不同时间点的简历信息,并通过对整个职业生涯的数据进行判断,预测得到对应的连续职业生涯的简历修改意图的结果;
基于所述用户意图判断模型运算的结果识别所述用户对简历修改的意图。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取以区块链形式存储的用户简历相关数据之前,还包括:
所述用户简历相关数据以区块链形式存储在多个区块节点中,所述多个节点共享存储的建立所述用户建立相关数据;
当接收到用户对简历进行编辑修改的操作时,在区块链上产生新的区块节点进行记录,并在所述多个节点中共享存储。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述用户对简历进行编辑修改的操作如果是多次时,按照编辑修改操作对应的时间顺序逐次产生新的区块节点,并提取对应操作的时间戳与所述编辑修改的记录分别存储在各新区块节点中,作为该用户的简历相关数据。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
通过多个人力资源平台的数据开发接口共享所述存储用户简历相关数据的区块链,各人力资源平台具有所述区块链中一部分区块节点的建立/编辑权限;
当所述用户通过任一个所述人力资源平台对简历进行编辑修改的操作,仅保存在该人力资源平台负责的区块节点中,其他人力资源平台依然保存所述用户操作前的简历相关数据。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取以区块链形式存储的用户简历相关数据,进一步包括:
查找与所述用户对应的各个区块节点;
提取所述各个区块节点中记录的时间戳信息及用户简历相关数据。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述依据所述用户简历相关数据,确定区块链中保存的所述简历的修改历史记录信息,进一步包括:
依据所述时间戳信息,对从各个区块节点中提取出的用户简历相关数据进行分析比较,确定出所述用户对简历进行编辑修改操作所产生的修改历史记录信息。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述依据所述时间戳信息,对提取出的各用户简历相关数据进行分析比较,进一步包括:
分别对各个时间戳对应的用户简历相关数据进行分词处理,抽取简历数据中的各关键词作为标签,分析识别各关键词之间的联系作为关系框架,以此构建各个时间戳对应的各个知识图谱数据,作为此用户画像;以及
按照时间戳顺序,比较各个知识图谱数据中是否存在发生变化的标签和/或关系框架,基于发生变化的标签和/或关系框架,确定出所述简历的修改历史记录信息。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户意图判断模型是预先通过训练数据机器学习模型训练的方式得到,包括:
通过人工标注的方式生成大量简历修改历史黑/白样本数据;
使用所述简历修改历史黑/白样本数据作为训练数据,对机器学习模型进行训练,得到所述用户意图判断模型。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述简历修改历史记录信息输入用户意图判断模型进行运算,进一步包括:
将所述简历修改历史记录信息中发生变化的标签和/或关系框架分别输入到用户意图判断模型中,所述用户意图判断模型基于修改的标签和/或关系框架进行分类运算,判断修改对应的简历修改意图所属的类别。
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