[发明专利]一种基于区块链高校毕业生智能招聘信息推送方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种基于区块链高校毕业生智能招聘信息推送方法，其特征在于，包括：

根据获取的毕业生就业信息建立高校就业信息数据库；

通过边缘服务器向所述的高校就业信息数据库发起联邦学习请求，所述边缘服务器接收到请求后对高校进行身份识别验证；

如验证通过，所述边缘服务器向区块链网络发送所述联邦学习请求，所述区块链网络更新全局参数及配置，并传输至所述边缘服务器；

接收所述的全局参数，并根据本地参数对本地模型进行联邦学习，获取最终的本地模型；

根据所述本地模型对获取的第三方招聘信息进行筛选，并推送处理后的招聘信息给高校毕业生。

2.根据权利要求1所述的基于区块链高校毕业生智能招聘信息推送方法，其特征在于，接收所述的全局参数，并根据本地参数对本地模型进行联邦学习，获取最终的本地模型，包括：

根据接收到的全局参数对本地参数进行更新，使用更新后的本地参数进行至少一次的本地模型的联邦学习训练；其中，每训练一次，获取新的本地参数；

对训练后的本地模型进行判断：

若符合要求，停止对本地参数进行更新，所述训练后的本地模型即为最终的本地模型；

若不符合要求，本地参数通过所述边缘服务器上传至所述区块链网络，所述区块链网络接收所述本地参数，更新全局参数并进行联邦学习训练，直到符合要求。

3.根据权利要求1所述的基于区块链高校毕业生智能招聘信息推送方法，其特征在于，通过边缘服务器向所述的高校就业信息数据库发起联邦学习请求，所述边缘服务器接收到请求后对高校进行身份识别验证，包括：

所述高校在所述边缘服务器进行注册，获取公私钥对；

所述边缘服务器接收所述联邦学习请求后，根据公私钥对向区块链网络发布验证信息，由所述区块链网络确定是否为恶意请求或者正确请求。

4.根据权利要求2所述的基于区块链高校毕业生智能招聘信息推送方法，其特征在于，

所述联邦学习为横向联邦学习模型；

所述的本地参数为本地权重参数w_i(t)，其中，下标i表示高校i的本地权重参数，t为当前本地模型的迭代次数；

如果w_i(t)-w_i(t-1)ε，其中ε表示阈值，则训练后的本地模型符合要求。

5.一种基于区块链高校毕业生智能招聘信息系统，其特征在于，包括：

高校模块，用于获取的毕业生就业信息并建立高校就业信息数据库；

验证模块，包括边缘服务器和区块链网络，用于通过边缘服务器向所述的高校就业信息数据库发起联邦学习请求，所述边缘服务器接收到请求后对高校进行身份识别验证；如验证通过，所述边缘服务器向区块链网络发送所述联邦学习请求，所述区块链网络更新全局参数及配置，并传输至所述边缘服务器；

联邦学习模块，用于接收所述的全局参数，并根据本地参数进行联邦学习，获取最终的本地模型；

推送模块，用于根据所述本地模型对获取的第三方招聘信息进行筛选，并推送处理后的招聘信息给高校毕业生。

6.根据权利要求5所述的基于区块链高校毕业生智能招聘信息系统，其特征在于，所述联邦学习模块包括：

更新单元，用于根据接收到的全局参数对本地参数进行更新，使用更新后的本地参数进行至少一次的联邦学习模型训练，其中，每训练一次，获取新的本地参数；

判断单元，用于对训练后的联邦学习模型进行判断：其中，若符合要求，停止对本地参数进行更新，所述训练后的联邦学习模型即为最终的本地模型；若不符合要求，本地参数通过所述边缘服务器上传至所述区块链网络，所述区块链网络接收所述本地参数，更新全局参数并进行联邦学习模型训练，直到符合要求。

7.根据权利要求5所述的基于区块链高校毕业生智能招聘信息系统，其特征在于，所述验证模块包括：

注册单元，用于所述高校在所述边缘服务器进行注册，获取公私钥对；

验证单元，用于所述边缘服务器接收所述联邦学习请求后，根据公私钥对向区块链网络发布验证信息，由所述区块链网络确定是否为恶意请求或者正确请求。