人岗匹配方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及区块链技术领域，揭露了一种人岗匹配方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括接收智能合约；通过校验节点对所述智能合约进行校验；当所述校验通过后，基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据，并发送至隐私计算节点；所述隐私计算节点，通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理，得到对应的匹配度数据；输出所述匹配度数据。本申请提高了人岗匹配过程中数据的安全性。请提高了人岗匹配过程中数据的安全性。请提高了人岗匹配过程中数据的安全性。

【技术实现步骤摘要】
人岗匹配方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及区块链
，尤其涉及一种人岗匹配方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着现代企业管理中的人力资源管理水平的提升，企业对从业人员的岗位胜任能力评定的要求也越来越高，如何保证企业从业人员的人岗匹配，是各企业在人力资源管理中的重中之重；在现有技术中，企业常通过直接获取到对应从业人员的信息与岗位要求来进行匹配，该情况下会造成从业人员信息的泄露；因此，如何在完成人岗匹配的情况下保证数据的安全成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种人岗匹配方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中人岗匹配会造成从业人员信息泄露的问题。
[0004]为解决上述问题，本申请提供了一种人岗匹配方法，包括：
[0005]接收智能合约；
[0006]通过校验节点对所述智能合约进行校验；
[0007]当所述校验通过后，基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据，并发送至隐私计算节点；
[0008]所述隐私计算节点，通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理，得到对应的匹配度数据；
[0009]输出所述匹配度数据。
[0010]进一步的，在所述基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据之前，还包括：
[0011]获取原始数据；
[0012]利用特征提取模型对所述原始数据进行特征提取，得到特征数据，所述特征提取模型基于TextCNN模型训练得到；
[0013]利用排序节点将所述原始数据以及对应的特征数据进行上链。
[0014]进一步的，在所述利用排序节点将所述原始数据以及对应的特征数据进行上链之后，还包括：
[0015]对上链后的原始数据以及对应的特征数据进行半同态加密，得到链上数据；
[0016]所述通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理包括：
[0017]通过调用Paillier预编译合约，并利用人岗匹配模型对目标数据中的特征数据以及所述岗位数据进行匹配处理。
[0018]进一步的，在所述基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标
数据之前，还包括：
[0019]通过预言机连接链下可信数据，将所述链下可信数据和链上数据中的原始数据进行交叉核验，得到校验结果；
[0020]将所述校验结果，通过排序节点进行上链，并基于校验结果，将对应的链上数据打上对应的可信度标签。
[0021]进一步的，所述通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理包括：
[0022]所述人岗匹配模型基于所述目标数据中的人员信息与所述岗位数据中的岗位信息进行匹配，得到岗位信息中各项要求对应的匹配数值，所述人岗匹配模型基于APJFNN模型训练得到；
[0023]通过对所述各项要求对应的匹配数值进行加权求和，得到各人员对应的匹配度数据。
[0024]进一步的，所述通过校验节点对所述智能合约进行校验包括：
[0025]获取所述智能合约中数据请求方的签名，并通过正则匹配提取所述智能合约的格式信息；
[0026]所述校验节点对所述智能合约的签名和格式信息分别进行签名验证和格式验证；
[0027]当所述签名验证和格式验证都通过时，则对所述智能合约的校验通过；反之，则不通过。
[0028]进一步的，在所述得到对应的匹配度数据之后，还包括：
[0029]将所述匹配度数据以及对应的智能合约，通过排序节点进行上链。
[0030]为了解决上述问题，本申请还提供一种人岗匹配装置，所述装置包括：
[0031]接收模块，用于接收智能合约；
[0032]校验模块，用于通过校验节点对所述智能合约进行校验；
[0033]数据获取模块，用于当所述校验通过后，基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据，并发送至隐私计算节点；
[0034]匹配模块，用于所述隐私计算节点，通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理，得到对应的匹配度数据；
[0035]输出模块，用于输出所述匹配度数据。
[0036]为了解决上述问题，本申请还提供一种计算机设备，包括：
[0037]至少一个处理器；以及，
[0038]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0039]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的人岗匹配方法。
[0040]为了解决上述问题，本申请还提供一种非易失性的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的人岗匹配方法。
[0041]根据本申请实施例提供的一种人岗匹配方法、装置、设备及存储介质，与现有技术相比至少具有以下有益效果：
[0042]通过接收请求方发送的智能合约，所述智能合约包含了筛选条件等，通过校验节
点对所述智能合约进行校验，以确保智能合约格式以及请求方身份正确，当所述校验通过后，基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据，即相关从业人员的信息数据，并发送至隐私节点，通过从区块链上获取有关数据，提高了数据的安全性，再通过隐私计算节点利用人岗匹配模型对所述目标数据以及智能合约中的岗位数据进行匹配处理，得到对应的匹配度数据，实现在区块链中对数据进行处理，避免直接将数据发送至请求方造成泄露，最后仅输出智能合约对应的匹配度数据至请求方，提高了数据的安全性。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图做一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本申请一实施例提供的人岗匹配方法的整体流程图；
[0045]图2为图1中步骤S4的一种具体实施方式的流程示意图；
[0046]图3为本申请一实施例通过的人岗匹配方法的时序图；
[0047]图4为本申请一实施例提供的人岗匹配装置的模块示意图；
[0048]图5为本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0049]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人岗匹配方法，其特征在于，所述方法包括：接收智能合约；通过校验节点对所述智能合约进行校验；当所述校验通过后，基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据，并发送至隐私计算节点；所述隐私计算节点，通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理，得到对应的匹配度数据；输出所述匹配度数据。2.根据权利要求1所述的人岗匹配方法，其特征在于，在所述基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据之前，还包括：获取原始数据；利用特征提取模型对所述原始数据进行特征提取，得到特征数据，所述特征提取模型基于TextCNN模型训练得到；利用排序节点将所述原始数据以及对应的特征数据进行上链。3.根据权利要求2所述的人岗匹配方法，其特征在于，在所述利用排序节点将所述原始数据以及对应的特征数据进行上链之后，还包括：对上链后的原始数据以及对应的特征数据进行半同态加密，得到链上数据；所述通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理包括：通过调用Paillier预编译合约，并利用人岗匹配模型对目标数据中的特征数据以及所述岗位数据进行匹配处理。4.根据权利要求2所述的人岗匹配方法，其特征在于，在所述基于所述智能合约中的筛选条件获取区块链链上数据中的目标数据之前，还包括：通过预言机连接链下可信数据，将所述链下可信数据和链上数据中的原始数据进行交叉核验，得到校验结果；将所述校验结果，通过排序节点进行上链，并基于校验结果，将对应的链上数据打上对应的可信度标签。5.根据权利要求1所述的人岗匹配方法，其特征在于，所述通过利用人岗匹配模型对所述目标数据以及所述智能合约中的岗位数据进行匹配处理包括：所述人岗匹配模型基于所述目标数据中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭勇，
申请(专利权)人：广东润联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：