一种员工职业生涯测评方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种员工职业生涯测评方法，包括：获取待测评员工的履历信息，并划分为个体信息与组织信息；对所述个体信息进行文本分词，并构建所述个体信息的个体文本矩阵；根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；构建所述组织信息的分值计算模型；根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。此外，本发明还涉及区块链技术，员工的履历信息可存储于区块链的节点。本发明还提出一种员工职业生涯测评装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高员工评测体系的全面性。

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种员工职业生涯测评方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着公司企业的发展壮大，公司的员工数量也随之增长。为了推动公司的制度改革，提高公司的活力与员工的效率，需要周期性的对员工进行职业测评，以收集危机信息，保证公司的长期稳定发展。

传统公司内对员工的测评仅局限于绩效考核，缺乏全场景、多角度的对员工进行全方位的测评。实际应用中，不同的员工处于不同的职业生涯周期。仅考虑单一的绩效属性，难以发现公司层级结构配置中存在的缺陷或不足，不能发挥出每个员工的全部职业潜能，导致员工测评系统的全面性不足。

发明内容

本发明提供一种员工职业生涯测评方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行员工测评的全面性不足的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种员工职业生涯测评方法，包括：

获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

可选地，所述对所述个体信息进行文本分词，并根据所述分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵，包括：

将所述个体信息分割成个体信息句子；

将所述个体信息句子分割成个体信息单词；

根据所述个体信息单词构建所述个体信息的个体文本矩阵。

可选地，所述根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值，包括：

将预设的个体指标池分类成与所述个体信息的能力子项相对应的多个能力项指标池；

根据所述能力项指标池从所述个体文本矩阵中筛选出与所述个体文本矩阵相对应的个体能力子项；

根据所述个体能力子项计算出与所述个体能力子项对应的个体项能力分值。

可选地，所述根据所述能力项指标池从所述个体文本矩阵中筛选出与所述个体文本矩阵相对应的个体能力子项，包括：

将所述能力项指标池进行文本分词，得到若干个能力项分词，并将所述能力项指标池矩阵化，得到核心词语编码；

通过所述核心词语编码在所述个体文本矩阵中筛选出所述核心词语编码所在句子的核心句子编码，所述核心句子编码即为与所述能力项指标池对应的个体能力子项。

可选地，所述根据所述个体能力子项计算出与所述个体能力子项对应的个体项能力分值，包括：

根据所述核心词语编码得到所述核心句子编码的句向量；

将所述核心句子编码的句向量与所述能力项指标池的指标区间句向量进行匹配，从而确定所述个体能力子项所在能力项指标池的指标区间；

通过所述个体能力子项所在能力项指标池的指标区间位置得到所述个体能力子项的个体项能力分值。

可选地，所述对所述组织信息进行提取分类，包括：

对获得的所述组织信息进行过滤处理；

将过滤处理后的所述组织信息汇总整合成表格数据；

将所述表格数据按照问题性质进行分类，得到组织能力子项。

可选地，所述根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型，包括：

将所述组织能力子项的问卷调查题目分为正向问题与负向问题；

将所述正向问题与所述负向问题的答案选项按照与问题逻辑的符合程度分类，包括完全不符合、比较不符合、不确定以及比较符合。

根据所述问卷调查题目的类型与答案选项的逻辑为所述答案选项配置赋分值。

为了解决上述问题，本发明还提供一种员工职业生涯测评装置，所述装置包括：

履历信息划分模块，用于获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

个体文本矩阵构建模块，用于对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

个体分值计算模块，用于根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

组织分值模型构建模块，用于对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

组织分值计算模块，用于根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

综合测评画像生成模块，用于根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的一种员工职业生涯测评方法。

为了解决上述问题，本发明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一种员工职业生涯测评方法。

本发明实施例通过将履历信息分为个体信息和组织信息，可以让管理人员更加全面的了解员工的职业角色和职业潜力，进而更加方便地观测到公司层级结构的缺陷，岗位员工配置方案的不足，以及团队的技能缺口等隐患；并能更加合理地识别人才，培养关键职位的继任者，为员工的职业生涯发展进行规划，提高员工的工作效率激发企业的活力。因此本发明提出的一种员工职业生涯测评方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决员工测评体系的全面性不足的问题。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种员工职业生涯测评方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的构建文本矩阵的流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的计算个体项能力分值的流程示意图；

图4为本发明一实施例提供的员工职业生涯测评装置的功能模块图；

图5为本发明一实施例提供的实现所述一种员工职业生涯测评方法的电子设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种员工职业生涯测评方法。所述一种员工职业生涯测评方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述一种员工职业生涯测评方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参照图1所示，为本发明一实施例提供的一种员工职业生涯测评方法的流程示意图。在本实施例中，所述一种员工职业生涯测评方法包括：

S1、获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

本发明实施例中，所述履历信息可以是预先存储在区块链中的员工信息，包括个人简历、历史测评记录、绩效考核成绩等。

具体地，所述个体信息是指所述履历信息中员工个体过往工作经历、业绩情况、个体现在的能力状况、对现任岗位的胜任程度、个体未来的发展空间、对更高层级岗位的可胜任程度。

本发明实施例中，所述组织信息是指所述履历信息中与所述组织信息有关的调查问卷，包括但不限于现有员工岗位的需求状况、关键岗位人员现状、团队成员搭配的合理程度等。

详细地，可按照所述个体信息的定义与所述组织信息的定义对所述待测评员工的履历信息进行分类，得到个体信息与组织信息。

S2、对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

本发明实施例中，参照图2所示，所述对所述个体信息进行文本分词，并根据所述分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵，包括：

S21、将所述个体信息分割成个体信息句子；

S22、将所述个体信息句子分割成个体信息单词；

S23、根据所述个体信息单词构建所述个体信息的个体文本矩阵。

详细地，可以通过正则表达式识别所述个体信息中的标点符号将所述个体信息分割成信息句子。

本发明实施例中，将所述个体信息句子分割成个体信息单词，包括：

第一步、查询字典中的单词，得到所述字典单词的最大单词长度，并将所述最大单词长度赋值给最大匹配的起始子串长度，使得最大单词长度与起始子串长度相等；

第二步、从右往左地读入所述个体信息句子的字符子串，所述字符子串长度与所述起始子串长度相等，扫描所述字典，判断读入的所述字符子串是否在所述字典中；

第三步、若所述字符子串存在于所述字典中，则输出该字符子串，并从输入中删除掉该字符子串，重新按照规则选取字符子串，并重复第二步，直至该个体信息句子中不存在字符子串；

第四步、若所述字符子串不存在于所述字典中，则从左向右减少所述字符子串的长度，并重复第二步。

例如：所述个体信息句子为“做了五年的代理人”，所述字典的最大单词长度是4；

输入“的代理人”，扫描4字词典，没有匹配，字符子串长度减1变为“代理人”；

输入“代理人”，扫描3字词典，有匹配，输出“代理人”，输入变为“了五年的”；

输入“了五年的”，扫描4字词典，没有匹配，字符子串长度减1变为“五年的”；

输入“五年的”，扫描3字词典，没有匹配，字符子串长度减1变为“年的”；

输入“年的”，扫描2字词典，没有匹配，字符子串长度减1变为“的”；

输入“的”，扫描1字词典，有匹配，输出“的”，输入变为“做了五年”；

重复上述步骤得到输出为“做/了/五年/的/代理人”。

本发明实施例中，可以通过文本矩阵化工具构建所述个体信息的个体文本矩阵。

详细地，所述文本矩阵化工具可以是sklearn库，sklearn库是一个python第三方提供的非常强力的机器学习库，能够方便地将个体信息单词转化成数字，由此将所述个体信息的转化为个体文本矩阵，方便计算机进行处理。

S3、根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

本发明的实施例中，参照图3所示，所述根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值，包括：

S31、将预设的个体指标池分类成与所述个体信息的能力子项相对应的多个能力项指标池；

S32、根据所述能力项指标池从所述个体文本矩阵中筛选出与所述个体文本矩阵相对应的个体能力子项；

S33、根据所述个体能力子项计算出与所述个体能力子项对应的个体项能力分值。

具体地，所述能力项指标池由管理人员进行预配置，包括但不限于过往工作经历指标池、业绩指标池、能力状况指标池、岗位胜任程度指标池等。

本发明实施例中，每类所述能力项指标池配置有指标区间，用以测评员工单个能力项的得分，且每个指标区间设有与该指标区间对应的个体项能力分值。

本发明实施例中，所述根据所述能力项指标池从所述个体文本矩阵中筛选出与所述个体文本矩阵相对应的个体能力子项，包括：

将所述能力项指标池进行文本分词，得到若干个能力项分词，并将所述能力项指标池矩阵化，得到核心词语编码；

通过所述核心词语编码在所述个体文本矩阵中筛选出所述核心词语编码所在句子的核心句子编码，所述核心句子编码即为与所述能力项指标池对应的个体能力子项。

详细地，所述将所述能力项指标池矩阵化，得到核心词语编码的步骤，与S2中的S23步骤一致。

具体地，所述根据所述个体能力子项计算出与所述个体能力子项对应的个体项能力分值，包括：

根据所述核心词语编码得到所述核心句子编码的句向量；

将所述核心句子编码的句向量与所述能力项指标池的指标区间句向量进行匹配，从而确定所述个体能力子项所在能力项指标池的指标区间；

通过所述个体能力子项所在能力项指标池的指标区间位置得到所述个体能力子项的个体项能力分值。

S4、对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

本发明的实施例中，所述对所述组织信息进行提取分类，包括：

对获得的所述组织信息进行过滤处理；

将过滤处理后的所述组织信息汇总整合成表格数据；

将所述表格数据按照问题性质进行分类，得到组织能力子项。

具体地，所述过滤处理是指删除多个问卷调查数据中的重复数据，例如待测评员工在每次问卷调查时都会输入员工号码、姓名等信息，通过信息过滤可以减少问卷调查的冗杂，得到调查对象的完整信息，方便后续的信息整合。

具体地，可以通过数据库语言实现对所述组织信息的整合，该数据库语言可以为Oracle语言、SQL Server语言或MYSQL语言。

详细地，所述组织能力子项包括但不限于现有员工岗位的需求状况、关键岗位人员现状、团队成员搭配的合理程度等类型项，且每种类型项包含多个有关问卷调查题。

本发明实施例中，所述根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型，包括：

将所述组织能力子项的问卷调查题目分为正向问题与负向问题；

将所述正向问题与所述负向问题的答案选项按照与问题逻辑的符合程度分类，包括完全不符合、比较不符合、不确定以及比较符合。

根据所述问卷调查题目的类型与答案选项的逻辑为所述答案选项配置赋分值，例如正向问题的完全不符合选项计分为1，正向问题的比较符合选项计分为4，负向问题的完全不符合选项计分为5，负向问题的比较符合选项计分为2。

S5、根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

具体地，所述计算所述组织能力子项的组织项能力分值，可以是将全部所述组织能力子项的问卷调查得分相加，除以所述问卷调查题目的题目数量，得到所述组织能力子项的组织项能力分值。

S6、根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

在本发明实施例中，所述根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像，包括：

根据所述个体能力子项以及所述组织能力子项构建图表；

根据所述个体项能力分值与组织项能力分值配置所述图表，所述图表即为所述待测评员工的综合测评画像。

详细地，该图表可以是雷达图，雷达图能够综合分析多个指标，具有完整，清晰和直观的优点。

具体地，可以通过python的pyecharts库进行图表的构建，包括：

导入并安装pyecharts包，使用rader函数构建雷达图模型；

使用InitOpts的bg_color参数来改变背景颜色；

读取能力项分值数据并生成初步图表；

配置add_schema的schema参数用于添加更多纬度变量；

通过设置LineStyleOpts的color参数，可以设置线的颜色和宽度。

本发明实施例通过将履历信息分为个体信息和组织信息，可以让管理人员更加全面的了解员工的职业角色和职业潜力，进而更加方便地观测到公司层级结构的缺陷，岗位员工配置方案的不足，以及团队的技能缺口等隐患；并能更加合理地识别人才，培养关键职位的继任者，为员工的职业生涯发展进行规划，提高员工的工作效率激发企业的活力。因此本发明提出的一种员工职业生涯测评方法，可以解决员工测评体系的全面性不足的问题。

如图4所示，是本发明一实施例提供的员工职业生涯测评装置的功能模块图。

本发明所述员工职业生涯测评装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述员工职业生涯测评装置100可以包括履历信息划分模块101、个体文本矩阵构建模块102、个体分值计算模块103、组织分值模型构建模块104、组织分值计算模块105及综合测评画像生成模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述履历信息划分模块101，用于获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

所述个体文本矩阵构建模块102，用于对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

所述个体分值计算模块103，用于根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

所述组织分值模型构建模块104，用于对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

所述组织分值计算模块105，用于根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

所述综合测评画像生成模块106，用于根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

详细地，本发明实施例中所述员工职业生涯测评100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的一种员工职业生涯测评方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。

如图5所示，是本发明一实施例提供的实现员工职业生涯测评方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如员工职业生涯测评程序。

其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行员工职业生涯测评程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如员工职业生涯测评程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的员工职业生涯测评程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取待测评员工的履历信息，将所述履历信息划分为个体信息与组织信息；

对所述个体信息进行文本分词，并根据文本分词结果构建所述个体信息的个体文本矩阵；

根据所述个体文本矩阵计算所述待测评员工的个体项能力分值；

对所述组织信息按照问题性质进行提取分类，并根据提取分类的结果构建所述组织信息的分值计算模型；

根据所述分值计算模型计算所述待测评员工的组织项能力分值；

根据得到的所述个体项能力分值和所述组织项能力分值得到所述待测评员工的综合测评画像。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。