贵州大数据人才开发有限公司

本发明涉及隐性技能挖掘技术领域，特别是基于图神经网络的隐性技能挖掘与匹配方法、装置及系统包括以下步骤：获取多源异构数据，多源异构数据包括结构化数据和非结构化数据，结构化数据包括候选人简历、岗位说明书、职业资格证书、学历信息、从业年限记录。本发明的优点在于：为隐性技能的挖掘提供了超越传统简历文本的行为协作语义与专业技能演化信息基础，构建的异质技能知识图谱中设置业务场景节点类型及技能与业务场景关联边类型，将隐性技能所依附的业务情境显式地纳入图结构表示中，使隐性技能的挖掘不再依赖于文本中是否明确记录，图结构中节点间的关联路径实现间接推理与发现、第二图编码层在第二嵌入表示中嵌入业务场景标识向量。

本发明涉及座舱数据采集技术领域，特别是应用于车云协同的差异化座舱数据采集方法及系统，包括以下步骤：S1、车端实时采集座舱多源感知数据，所述多源感知数据至少包括驾驶员监测数据、乘员监测数据、舱内环境数据、车辆运行状态数据及用户交互行为数据。本发明的优点在于：通过场景感知与识别步骤结合根据场景类别生成差异化数据采集参数集的机制，使车端能够根据当前座舱场景动态调整各数据源的采集频率、采集精度和采集通道，解决了背景技术中提出的采集模式僵化、缺乏场景自适应性的技术问题，实现了采集策略与场景需求的精准匹配，避免了无关数据的无效采集，有效节省了车端计算资源和存储资源。