一种基于大数据的职业人才背景信息调查方法

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大数据的职业人才背景信息调查方法，首先将简历全文本进行结构化原子分割，提取包含时间元数据与文本内容的经历集合；其次，对经历的时序跨度进行对数非线性规整，并计算内源性语义信息质量；进而生成反映单位认知时间内信息流速的岗位时序‑语义熵通量，并构建基于求职者自身历史轨迹的全局基准流形；最后，测算局部经历相对于个人基准的偏离度，生成异常指数并与预设阈值比对，输出确定性的二元判定结果。本发明通过捕捉伪造简历在时间与内容密度上的违和感，实现了对简历美化的精准检测。