[發明專利]個性化技術調查數據處理方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 201811628111.1 | 申請日: | 2018-12-28 |
| 公開(公告)號: | CN109815313A | 公開(公告)日: | 2019-05-28 |
| 發明(設計)人: | 鄒鐵山;孫積慧 | 申請(專利權)人: | 考拉征信服務有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/33 | 分類號: | G06F16/33;G06F16/36;G06F17/24 |
| 代理公司: | 北京智信四方知識產權代理有限公司 11519 | 代理人: | 鐘文芳;宋海龍 |
| 地址: | 100094 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 相關信息 個性化技術 背景調查 存儲介質 目標對象 問卷數據 數據處理 獲取目標 技術信息 身份信息 科研 調查 答案 | ||
本公開實施例公開了一種個性化技術調查數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。其中,該方法包括:獲取目標對象的相關信息;其中,所述相關信息至少包括身份信息;根據所述相關信息獲取所述目標對象的第一科研公開數據;根據所述第一科研公開數據涉及的技術信息生成針對所述目標對象的背景調查問卷數據;其中,所述背景調查問卷數據至少包括一組問題及答案的問答組合。
技術領域
本公開涉及計算機領域,具體涉及一種個性化技術調查數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。
背景技術
在人力資源領域,背景調查是一個重要的環節,一般通過人工的方式對候選人進行職業背景情況進行調查,例如職業資格、學歷和/或學術背景、技能經驗等信息。然而,傳統的方法不僅耗時耗力,浪費大量的資源,并且有可能存在信息獲取不準確而導致調查結果不準確的情況。隨著互聯網和大數據的興起,尤其是近期人工智能技術的突破,使得基于互聯網的職業背景調查成為可能。通過大數據和人工智能技術,職業背景調查平臺可以從不同的渠道獲取關于個人的公開信息,通過整合處理這些公開信息并在目標對象授權的情況下,職業背景調查平臺可以自動快速給出一個候選人的職業背景信息。在一些情況下,候選人最重要的特征是其專業性,例如大學研究員、企業研發工程師等。此時,除了一般性的信息,對候選人的專業技能調查變得尤為重要。
然而,發明人在實現本公開實施例相關技術方案的過程中發現,相關技術中至少存在以下問題:由于專業技能牽扯具體的領域知識,使得非本領域人員對目標對象的專業技能進行調查時變得異常困難。
發明內容
針對現有技術中的上述技術問題,本公開實施例提出了一種個性化技術調查數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。
本公開實施例的第一方面提供了一種個性化技術調查數據處理方法,包括:
獲取目標對象的相關信息;其中,所述相關信息至少包括身份信息;
根據所述相關信息獲取所述目標對象的第一科研公開數據;
根據所述第一科研公開數據涉及的技術信息生成針對所述目標對象的背景調查問卷數據;其中,所述背景調查問卷數據至少包括一組問題及答案的問答組合。
在一些實施例中,所述第一科研公開數據包括所述目標對象申請過的專利文獻數據,所述相關信息還包括所述目標對象申請過的專利文獻標識。
所述技術信息至少包括所述第一科研公開數據涉及的技術領域、技術問題和技術手段。
在一些實施例中,所述技術信息為基于自然語言的特征詞。
在一些實施例中,根據所述第一科研公開數據涉及的技術信息生成針對所述目標對象的背景調查問卷數據之前,還包括:
解析所述第一科研公開數據中的標題、摘要、權利要求書和說明書中的至少一個,并確定所述第一科研公開數據涉及的所述技術信息。
在一些實施例中,根據所述第一科研公開數據涉及的技術信息生成針對所述目標對象的背景調查問卷數據,包括:
獲取所述技術信息中的技術領域相關的知識數據;其中,所述知識數據是從預先根據第二科研公開數據建立的知識數據庫中得到的;
根據所述知識數據生成所述背景調查問卷數據。
在一些實施例中,根據所述第一科研公開數據涉及的技術信息生成針對所述目標對象的背景調查問卷數據,包括:
根據所述技術信息從預設的數據庫中匹配得到對應的問題及答案,并生成所述背景調查問卷數據。
本公開實施例的第二方面提供了一種個性化技術調查數據處理裝置,包括:
第一獲取模塊,用于獲取目標對象的相關信息;其中,所述相關信息至少包括身份信息;
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