[发明专利]一种人脉数据处理方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202111683522.2 申请日: 2021-12-31
公开(公告)号: CN114443727A 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 黎展;陈开冉;黄俊强;蔡家成 申请(专利权)人: 广州探迹科技有限公司
主分类号: G06F16/2457 分类号: G06F16/2457;G06F16/28
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 许羽冬
地址: 510000 广东省广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 人脉 数据处理 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种人脉数据处理方法,其特征在于,包括:

按照预设的过滤规则,对获取的企业人脉数据进行数据处理,生成第一企业人脉数据,其中,所述第一企业人脉数据包括员工人脉数据;

根据预设的多个维度,分别提取所述员工人脉数据中每一员工的维度数据,生成所述员工人脉数据对应的员工维度数据集;

同时,按预设的融合规则,识别所述员工人脉数据中的相同人脉数据,以使对所述相同人脉数据进行融合;

将融合后的所述员工人脉数据和所述员工维度数据集进行聚合处理,生成企业人脉数据图谱。

2.如权利要求1所述的一种人脉数据处理方法,其特征在于,所述按照预设的过滤规则,对获取的企业人脉数据进行数据处理,生成第一企业人脉数据,具体为:

对获取的不同数据源的企业人脉数据进行头像划分,对划分出的非头像数据和头像数据分别按对应的预设的过滤规则进行数据处理,集合数据处理后的非头像数据和头像数据,生成第一企业人脉数据。

3.如权利要求1所述的一种人脉数据处理方法,其特征在于,所述预设的多个维度包括教育经历、同事、校友、商业合作伙伴、招投标合作伙伴、投资伙伴和新闻动态。

4.如权利要求2所述的一种人脉数据处理方法,其特征在于,所述按预设的融合规则,识别所述员工人脉数据中的相同人脉数据,以使对所述相同人脉数据进行融合,具体为:

按预设的融合规则,对不同数据源的所述员工人脉数据经多重判断后,识别出所述员工人脉数据中相同的人脉数据和不相同的人脉数据,对所述不相同的人脉数据进行排除,对所述相同的人脉数据进行融合。

5.一种人脉数据处理装置,其特征在于,包括:过滤模块、维度数据提取模块、融合模块和聚合模块;

其中,所述过滤模块,用于按照预设的过滤规则,对获取的企业人脉数据进行数据处理,生成第一企业人脉数据,其中,所述第一企业人脉数据包括员工人脉数据;

所述维度数据提取模块,用于根据预设的多个维度,分别提取所述员工人脉数据中每一员工的维度数据,生成所述员工人脉数据对应的员工维度数据集;

所述融合模块,用于按预设的融合规则,识别所述员工人脉数据中的相同人脉数据,以使对所述相同人脉数据进行融合;

所述聚合模块,用于将融合后的所述员工人脉数据和所述员工维度数据集进行聚合处理,生成企业人脉数据图谱。

6.如权利要求5所述的一种人脉数据处理装置,其特征在于,所述过滤模块用于按照预设的过滤规则,对获取的企业人脉数据进行数据处理,生成第一企业人脉数据,具体为:

对获取的不同数据源的企业人脉数据进行头像划分,对划分出的非头像数据和头像数据分别按对应的预设的过滤规则进行数据处理,集合数据处理后的非头像数据和头像数据,生成第一企业人脉数据。

7.如权利要求5所述的一种人脉数据处理装置,其特征在于,所述维度数据提取模块中预设的多个维度包括教育经历、同事、校友、商业合作伙伴、招投标合作伙伴、投资伙伴和新闻动态。

8.如权利要求6所述的一种人脉数据处理装置,其特征在于,所述融合模块用于所述按预设的融合规则,识别所述员工人脉数据中的相同人脉数据,以使对所述相同人脉数据进行融合,具体为:

按预设的融合规则,对不同数据源的所述员工人脉数据经多重判断后,识别出所述员工人脉数据中相同的人脉数据和不相同的人脉数据,对所述不相同的人脉数据进行排除,对所述相同的人脉数据进行融合。

9.一种终端设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述的人脉数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至4中任意一项所述的人脉数据处理方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州探迹科技有限公司,未经广州探迹科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111683522.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top