一种基于大数据的人事信息智能分析系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及人员信息分析技术领域，具体为一种基于大数据的人事信息智能分析系统及方法，包括用户端、服务终端、人信检搜单元、搜显监处单元、限制判定单元以及调整警示单元，本发明专利技术通过用户端对用户的账号进行登录验证，避免用户丢失账号导致系统内的信息泄露，从而增加个人账户以及系统的安全性，通过验证后的账号进行存储人员的信息查询，依据用户自身的权限对查询的数据进行等级划分，将自身权限与查询数据的等级进行匹配，从而进行信息的等级划分，增加高等级人员信息的安全性，依据用户的查询操作，不定时对用户的权限进行重新评估，依据评估结果进行权限变更，从而保障不同等级人员的安全性。人员的安全性。人员的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的人事信息智能分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及人员信息分析
，具体为一种基于大数据的人事信息智能分析系统及方法。

技术介绍

[0002]随着社会科技与网络时间的逐步发展，人们可以从网络上了解各种各样的知识，其中包括了许多知名人士的信息也可以通过网络进行查询，通过网络的查询介绍，从而了解不同人员的相关信息。
[0003]目前，对于网络上人员信息的查找只局限于在网络上进行编辑输入的人员，且其中很大一部分均是存在着大量人气的网络红人或具有突出贡献的人，且相关人员的数据仅限于一些基本数据，无法更深层次地了解更多数据，针对某些行业的从事人员，无法通过网络进行人员数据获取，从而导致数据的局限性，无法依据一个独立的数据库、系统或平台进行一个特定领域的人员查询，且无法对数据库内的人员进行等级划分，依据查询人员自身的权限，查询不同等级的人员信息。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的人事信息智能分析系统及方法，通过用户端对用户的账号进行登录验证，避免用户丢失账号导致系统内的信息泄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的人事信息智能分析系统，其特征在于，包括用户端、服务终端、人信检搜单元、搜显监处单元、限制判定单元以及调整警示单元；所述用户端用于用户登录账户并进行账户登录以及验证，用户在用户端输入个人账户数据以及个人密码数据，并进行验证，得到验证成功信号，依据验证成功信号自动跳转至服务终端内的人信检搜单元；所述人信检搜单元用于搜索用户信息，并依据用户信息进行用户搜索操作，得到检索数据组，检索数据组包括一层数据、二层数据、可浏览用户数据、禁止浏览用户数据、保密等级数据、注册时间数据、登录次数数据、查询次数数据、权限数据以及越权次数据；所述搜显监处单元用于对检索数据组进行显示监控处理操作，得到点击信令、关闭信令以及权限更新判定信号；所述限制判定单元依据权限更新判定信号对用户的权限数据进行权限计算限制操作，得到权限评价值XB
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；所述调整警示单元用于对权限评价值进行权限调整警示操作，得到权限变化提示信号。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的人事信息智能分析系统，其特征在于，用户搜索操作的具体操作过程为：用户在人信检搜单元内的搜索界面输入搜索的用户名数据，人信检搜单元依据用户名数据进行用户名数据检索，将进行用户名数据检索后的用户名数据划分为可浏览用户数据以及禁止浏览用户数据，将禁止浏览用户数据进行信息分层，具体为：将禁止浏览用户数据的基本信息划分为一层数据，将用户名数据的详细信息划分为二层数据；提取用户个人信息，用户个人信息包括注册时间数据、登录次数数据、查询次数数据、权限数据以及越权次数据；提取一层数据、二层数据、可浏览用户数据、禁止浏览用户数据以及禁止浏览用户数据对应的保密等级数据，并将其与注册时间数据、登录次数数据、查询次数数据、权限数据以及越权次数据标定为检索数据组，将检索数据组传输至搜显监处单元。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的人事信息智能分析系统，其特征在于，基础信息包括姓名数据、年龄数据、籍贯数据、人才分类数据、人员画像数据、保密等级数据以及性别数据，所述保密等级数据指代用户名数据对应的信息所处的权限等级，人才分类数据指代用户名数据对应的分类，人员画像数据指代用户名数据对应的影像或图片；详细信息包括经历数据、正面清单数据、负面清单数据以及单位数据，经历数据指代用户名数据从参加工作至今的职级履历，正面清单数据指代用户名数据所获得的荣誉、证书以及奖励数据，负面清单数据指代用户名数据所犯的过错以及受到的惩罚，单位数据指代用户名数据对应的工作单位；注册时间数据表示为用户对应的账号注册时间点，登录次数据指代用户对应的登录次数，查询次数数据指代用户对应的查询信息的次数，权限数据指代用户对应的权限等级，越权次数指代用户超出个人权限进行数据查询的次数。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的人事信息智能分析系统，其特征在于，显示监控处理操作的具体操作过程为：提取可浏览用户数据并进行信息显示，提取禁止浏览用户数据内的保密等级数据，并
将保密等级数据与权限数据进行权限匹配，当保密等级数据大于权限数据时，则生成低权限信号，当保密等级数据小于等于权限数据时，则生成高权限信号；识别低权限信号或高权限信号，当识别到高权限信号时，则将一层数据、二层数据共同显示，当识别到低权限信号时，则将一层数据进行显示，将二层数据进行点击验证显示，并生成点击查询提示信号；当识别到点击查询提示信号时，则自动提取注册时间数据、登录次数数据、查询次数数据、权限数据以及越权次数据，并依据注册时间数据、登录次数数据、查询次数数据、权限数据以及越权次数据进行用户状况分析处理，得到登点次均差值、查点次均差值以及登查占比均值；将时长影响赋值Sf
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、登点次均差值、查点次均差值以及登查占比均值代入到权限系数计算式计算出权限计算系数Xp；将权限计算系数Xp与计算系数阈值M1进行比对，当Xp≥M1时，则生成允许查询信令，当Xp＜M1时，则生成禁止查询信令；识别允许查询信令以及禁止查询信令，当识别到允许查询信令时，则将二层数据的点击验证显示标定为可展开数据，并生成点击信令，当识别到禁止查询信令时，则将二层数据的点击验证显示标定为不可展开数据，并生成关闭信令；对点击信令以及关闭信令进行识别，用户依据点击信令进行用户名数据的浏览，并在浏览之后生成权限更新判定信号，将权限更新判定信号传输至限制判定单元，用户依据关闭信令进行可浏览用户数据以及禁止浏览用户数据的刷新。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的人事信息智能分析系统，其特征在于，用户状况分析处理的具体过程为：提取注册时间数据，并将注册时间数据与当前时间点的时间点进行时差计算，计算出注册时长值，将注册时长值与时长阈值进行差值计算，计算出注册时长差值，将注册时长差值与时间阈值进行比对，当注册时长差值大于等于时间阈值时，则生成注长信号，当注册时长差值小于时间阈值时，则生成注短信号；提取注长信号以及注短信号并进行时长赋值标定，将注长信号以及注短信号统一标定为时长影响赋值Sf
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，i＝1,2；提取登录次数数据，并依据登录次数数据进行登录时间点采集，将采集到的用户登录的时间点标定为登点数据，设定若干个时间段，且若干个时间段内的时间长短相同，将登点数据与若干个时间段进行匹配，匹配出若干个时间段内每个时间段内的登点数据，并将每...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军，周峰，王进，
申请(专利权)人：深圳市嘉德永丰开发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：