本发明专利技术涉及数据处理技术，揭露了一种人物履历可视化方法，包括：获取人物履历信息集合，基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图，基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据，基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图，基于所述人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图。本发明专利技术还提出一种人物履历可视化装置、设备及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以实现人物履历信息的可视化。履历信息的可视化。履历信息的可视化。
【技术实现步骤摘要】
人物履历可视化方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种人物履历可视化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能的兴起，数据化时代下的各项数据呈现指数级规模的增长，例如，通过使用电子档案、电子简历来描述人物履历，数据的可视化展示变的越来越重要。
[0003]随着电子履历的普及，人物履历中包含的信息越来越多，很难从大量人物履历信息中快速找到关键信息，对人物的深度挖掘也变得越来越重要。现有技术中，仅基于pdf、word等形式的履历数据可视化程度较低，难以直观的对人物及人物间的关系进行展示。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种人物履历可视化方法、装置、电子设备及可读存储介质，其主要目的在于实现人物履历信息的可视化。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种人物履历可视化方法，包括：
[0006]获取人物履历信息集合，基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图；
[0007]基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据；
[0008]基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图；
[0009]基于所述人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图。
[0010]可选地，所述基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图，包括：
[0011]提取所述人物履历信息集合中目标人物的履历文本；
[0012]利用预构建的实体关系识别模型识别所述履历文本中每个目标人物对应的基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系；
[0013]基于所述基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系构建所述目标人物的个人履历可视化图。
[0014]可选地，所述基于所述基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系构建所述目标人物的个人履历可视化图，包括：
[0015]以所述目标人物为根节点，基于所述基本信息关系构建所述根节点与所述基本信息实体间的无向边，并利用所述基本信息关系对所述无向边进行标注；
[0016]基于所述履历经历关系的时间顺序，构建所述根节点与所述履历经历实体间的有向边，并利用所述履历经历关系对所述有向边进行标注；
[0017]汇总所有节点及标注后的连边，得到所述个人履历可视化图。
[0018]可选地，所述基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据，包括：
[0019]构建所述个人履历可视化图中目标人物的人物ID，将所述个人履历可视化图中各节点的实体输出为实体标签，将各节点间的关系输出为实体标签对应的实体属性；
[0020]将所述实体标签及所述实体属性与所述人物ID进行映射，得到所述目标人物的人物画像数据。
[0021]可选地，所述基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图，包括：
[0022]从所述实体属性中确定目标属性，根据所述目标属性及预设的划分范围对所述目标属性对应的实体标签进行实体划分；
[0023]统计每个划分范围内实体标签对应的人物，将每个划分范围内的目标属性及所述每个划分范围内的目标属性对应的实体标签作为参数写入预构建的图形可视化模板，得到分类可视化脚本；
[0024]将所述分类可视化脚本转化为预设格式的可视化文件，对所述可视化文件进行异步加载，得到分布可视化图。
[0025]可选地，所述基于所述人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图，包括：
[0026]识别出所述人物履历信息集合中不同人物的所在部门及所在岗位；
[0027]利用预构建的人脸识别模型识别所述人物履历信息集合中不同人物的人物图像，汇总所述人物履历信息集合中同一所在部门的目标人物，以不同目标人物作为节点，将所述人物图像填充至对应节点，基于所述所在岗位构建不同节点间的组织关系，得到原始关系图；
[0028]基于预设的组织结构将不同所在部门的原始关系图连接，得到所述人物关系可视化图。
[0029]可选地，所述利用预构建的人脸识别模型识别所述人物履历信息集合中不同人物的人物图像，包括：
[0030]利用预构建的人脸识别模型识别所述人物履历信息集合中不同人物的人脸图像；
[0031]对识别到的人脸图像进行人脸对齐并进行裁剪，得到人物履历信息集合中不同人物的人物图像。
[0032]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种人物履历可视化装置，所述装置包括：
[0033]个人履历可视化图构建模块，用于获取人物履历信息集合，基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图；
[0034]画像数据构建模块，用于基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据；
[0035]实体分布可视化图构建模块，用于基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图；
[0036]人物关系可视化图构建模块，用于基于所述人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图。
[0037]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0038]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0039]处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的人物履历可视化方法。
[0040]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的人物履历可视化方法。
[0041]本实施例通过人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系来构建个人履历可视化图，基于个人履历可视化图对人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据，可以对人物履历数据进行结构化，提高数据处理速度，基于人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图，最后基于人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图，充分展示了人物间的关系，提高了人物履历数据的可视化程度。因此本专利技术提出的人物履历可视化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以实现人物履历信息的可视化。
附图说明
[0042]图1为本专利技术一实施例提供的人物履历可视化方法的流程示意图；
[0043]图2为本专利技术一实施例提供的人物履历可视化装置的功能模块图；
[0044]图3为本专利技术一实施例提供的实现所述人物履历可视化方法的电子设备的结构示意图。
[0本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人物履历可视化方法，其特征在于，所述方法包括：获取人物履历信息集合，基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图；基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据；基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图；基于所述人物履历信息集合中不同人物间的实体关系构建人物关系可视化图。2.如权利要求1中所述的人物履历可视化方法，其特征在于，所述基于所述人物履历信息集合中人物履历经历的实体关系构建个人履历可视化图，包括：提取所述人物履历信息集合中目标人物的履历文本；利用预构建的实体关系识别模型识别所述履历文本中每个目标人物对应的基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系；基于所述基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系构建所述目标人物的个人履历可视化图。3.如权利要求2所述的人物履历可视化方法，其特征在于，所述基于所述基本信息实体、基本信息关系、履历经历实体及履历经历关系构建所述目标人物的个人履历可视化图，包括：以所述目标人物为根节点，基于所述基本信息关系构建所述根节点与所述基本信息实体间的无向边，并利用所述基本信息关系对所述无向边进行标注；基于所述履历经历关系的时间顺序，构建所述根节点与所述履历经历实体间的有向边，并利用所述履历经历关系对所述有向边进行标注；汇总所有节点及标注后的连边，得到所述个人履历可视化图。4.如权利要求1所述的人物履历可视化方法，其特征在于，所述基于所述个人履历可视化图对所述人物履历信息集合中的不同人物进行人物画像建模，得到人物画像数据，包括：构建所述个人履历可视化图中目标人物的人物ID，将所述个人履历可视化图中各节点的实体输出为实体标签，将各节点间的关系输出为实体标签对应的实体属性；将所述实体标签及所述实体属性与所述人物ID进行映射，得到所述目标人物的人物画像数据。5.如权利要求4所述的人物履历可视化方法，其特征在于，所述基于所述人物画像数据对所述人物履历信息集合中不同人物进行实体聚类，根据聚类结果构建实体分布可视化图，包括：从所述实体属性中确定目标属性，根据所述目标属性及预设的划分范围对所述目标属性对应的实体标签进行实体划分；统计每个划分范围内实体标签对应的人物，将每个划分范...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪丰，黄敏，周伟杰，熊善良，蔡文笔，韦有朋，
申请(专利权)人：北京海卓飞网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。