摘要
本发明涉及背景调查技术领域,具体公开了一种基于多源数据评价的人才背景调查方法,包括:构建动态人才知识图谱,对多源跨模态数据进行语义对齐处理,基于多维度置信度模型对数据质量进行评估,构建置信度闭环修正机制,对低置信度数据进行智能修正,修正结果反向更新数据源可信度权重;采用事件驱动的增量更新架构,通过分布式事件感知引擎实时捕获多源数据的动态事件。本发明以动态知识图谱为统一载体,将多源数据从“碎片化存储”升级为“语义化关联网络”,使人才背景调查数据从“静态堆砌”转变为“动态演化的知识网络”,显著提升评估的准确性与时效性。
技术关键词
背景调查方法
知识图谱属性
增量更新
分布式事件
挖掘实体
时效性
新鲜度
动态知识图谱
预训练语言模型
支持自定义
调查技术
关系
语义向量
数据更新
闭环
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