【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链，具体涉及一种获取个人发展建议信息的方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能、大数据等技术的发展，如何利用这些技术手段来实现人才精准培养与发展成为当前教育行业研究的热点方向之一。基于大数据分析个人学习兴趣与职业发展潜力，实现个性化的学习路径推荐与职业发展建议，这可以最大限度地发挥个人的潜能，产生更高效的人才培养效果。
2、但是，现有人才培养的方法，主要根据学校资质和教师的经验，以及教师对学生的了解来进行，效率低下，且容易出错；另外，学生通过访问网站等方式获取个人发展建议，不够权威可靠，通常带有广告性质，且需要获取学生个人信息，存在数据安全隐患。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种获取个人发展建议信息的方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
2、一方面，本专利技术提出一种获取个人发展建议信息的方法，包括：
3、获取用户的个人能力相关信息，以及行业需求信息；
4、基于预设个人发展建议预测模型对所述个人能力相关信息和所述行业需求信息进行处理，得到针对所述用户的个人发展建议信息；
5、其中，所述预设个人发展建议预测模型根据基于区块链中的多方计算节点分别提供的个人发展建议样本数据联合训练深度神经网络模型得到。
6、其中，获取所述个人发展建议样本数据，包括：
7、获取已就业用户的个人能力相关数据和学习档案数据；
8、对个人能力相关数据中
9、根据所述已就业用户的就职信息和所述学习档案数据，生成个人能力相关数据的标注信息，得到所述个人发展建议样本数据。
10、其中，所述对个人能力相关数据中的涉密数据进行保护处理，包括：
11、利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理。
12、其中，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
13、确定数据细粒度为字段级别的第一应用场景，对字段数据中的预设位数的数据进行脱敏，将脱敏后数据作为第一噪声，向所述利用差分隐私算法提供所述第一噪声，以供所述差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理。
14、其中，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
15、确定数据细粒度为批量数据级别的第二应用场景，根据预设加密算法对批量数据加密，将加密数据作为第二噪声，向所述利用差分隐私算法提供所述第二噪声，以供所述差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理。
16、其中，所述获取个人发展建议信息的方法还包括：
17、对所述涉密数据进行安全性评估，得到涉密数据被破解的风险评估等级；
18、根据风险评估等级对所述字段数据中的预设位数进行调整，和/或对所述预设加密算法进行更换。
19、其中，在所述得到针对所述用户的个人发展建议信息的步骤之后，所述获取个人发展建议信息的方法还包括：
20、获取系统根据用户针对所述个人发展建议信息作出的反馈信息，得到的预设个人发展建议预测模型的模型优化参数；
21、其中，所述系统为可直接接收所述反馈信息的实体设备；
22、根据所述模型优化参数优化所述预设个人发展建议预测模型，得到优化预设个人发展建议预测模型。
23、一方面，本专利技术提出一种获取个人发展建议信息的装置，包括：
24、第一获取单元，用于获取用户的个人能力相关信息，以及行业需求信息；
25、第二获取单元，用于基于预设个人发展建议预测模型对所述个人能力相关信息和所述行业需求信息进行处理，得到针对所述用户的个人发展建议信息；
26、其中，所述预设个人发展建议预测模型根据基于区块链中的多方计算节点分别提供的个人发展建议样本数据联合训练深度神经网络模型得到。
27、再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，
28、所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
29、所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
30、获取用户的个人能力相关信息，以及行业需求信息；
31、基于预设个人发展建议预测模型对所述个人能力相关信息和所述行业需求信息进行处理，得到针对所述用户的个人发展建议信息；
32、其中，所述预设个人发展建议预测模型根据基于区块链中的多方计算节点分别提供的个人发展建议样本数据联合训练深度神经网络模型得到。
33、本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
34、所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
35、获取用户的个人能力相关信息，以及行业需求信息；
36、基于预设个人发展建议预测模型对所述个人能力相关信息和所述行业需求信息进行处理，得到针对所述用户的个人发展建议信息；
37、其中，所述预设个人发展建议预测模型根据基于区块链中的多方计算节点分别提供的个人发展建议样本数据联合训练深度神经网络模型得到。
38、本专利技术实施例提供的获取个人发展建议信息的方法及装置，获取用户的个人能力相关信息，以及行业需求信息；基于预设个人发展建议预测模型对所述个人能力相关信息和所述行业需求信息进行处理，得到针对所述用户的个人发展建议信息；其中，所述预设个人发展建议预测模型根据基于区块链中的多方计算节点分别提供的个人发展建议样本数据联合训练深度神经网络模型得到，能够准确和高效的获取个人发展建议信息，且保证信息安全。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，获取所述个人发展建议样本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述对个人能力相关数据中的涉密数据进行保护处理，包括：
4.根据权利要求3所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
5.根据权利要求4所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
6.根据权利要求5所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述获取个人发展建议信息的方法还包括：
7.根据权利要求1至6任一所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，在所述得到针对所述用户的个人发展建议信息的步骤之后，所述获取个人发展建议信息的方法还包括：
8.一种获取个人发展建议信息的装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，获取所述个人发展建议样本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述对个人能力相关数据中的涉密数据进行保护处理，包括：
4.根据权利要求3所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
5.根据权利要求4所述的获取个人发展建议信息的方法，其特征在于，所述利用差分隐私算法对所述涉密数据进行保护处理，包括：
6.根据权利要求5所述的获取个人发展建议信息的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：李源，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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