CareerNexus 职联：岗位能力图谱构建与动态演化分析平台（挑战杯 XH-202621）
- 全链路：多源JD接入/清洗交叉验证/结构化抽取(星火+离线双通道)/时序知识图谱/新岗位发现/演化分析/人岗匹配/学习路径 - WebUI 五视图：驾驶舱/图谱工作台/岗位演化/匹配(单人+批量)/学习路径 - 设置中心(config.json)/Token鉴权/SQLite状态库/语义向量通道(BGE-M3本地或联网API) - 71 个 pytest 用例；数据目录仅保留结构(.gitkeep)，数据由 scripts/generate_dataset.py 复现
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RoyirinRosmontis
@@ -0,0 +1,329 @@
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||||
{
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"jd_extraction_accuracy": 1.0,
|
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"resume_extraction_accuracy": 1.0,
|
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"match_accuracy": 1.0,
|
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"jd_detail": {
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"precision": 1.0,
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"precision": 1.0,
|
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|
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"responsibilities": {
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"precision": 1.0,
|
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|
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|
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|
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"precision": 1.0,
|
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|
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|
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{
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|
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|
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"job": "Java开发工程师",
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|
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"ok": true
|
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{
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"job": "Python开发工程师",
|
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"expected": true,
|
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"score": 75.0,
|
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"ok": true
|
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|
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{
|
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"job": "Python开发工程师",
|
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"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "前端工程师",
|
||||
"expected": true,
|
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"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "前端工程师",
|
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"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "数据工程师",
|
||||
"expected": true,
|
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"score": 75.0,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "数据工程师",
|
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"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "算法工程师",
|
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"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "算法工程师",
|
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"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
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},
|
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{
|
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"job": "数据分析师",
|
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"expected": true,
|
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"score": 75.0,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "数据分析师",
|
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"expected": false,
|
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"score": 10.0,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "测试开发工程师",
|
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"expected": true,
|
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"score": 75.0,
|
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"ok": true
|
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},
|
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{
|
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"job": "测试开发工程师",
|
||||
"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "运维工程师（SRE）",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "运维工程师（SRE）",
|
||||
"expected": false,
|
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"score": 6.67,
|
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"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "嵌入式工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
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{
|
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"job": "嵌入式工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "物联网工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "物联网工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "NLP工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "NLP工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "CV工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "CV工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "云原生工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "云原生工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "AI产品经理",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "AI产品经理",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "Go开发工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 75.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "Go开发工程师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 6.67,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "前端工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 70.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "数据分析师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 70.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "运维工程师（SRE）",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 70.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "前端工程师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 90.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "数据分析师",
|
||||
"expected": true,
|
||||
"score": 80.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"job": "数据分析师",
|
||||
"expected": false,
|
||||
"score": 20.0,
|
||||
"ok": true
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"real_jd": {
|
||||
"accuracy": 0.9995,
|
||||
"title_accuracy": 1.0,
|
||||
"fields": {
|
||||
"required_skills": {
|
||||
"precision": 1.0,
|
||||
"recall": 0.9988,
|
||||
"f1": 0.9994
|
||||
},
|
||||
"preferred_skills": null,
|
||||
"scenarios": {
|
||||
"precision": 1.0,
|
||||
"recall": 1.0,
|
||||
"f1": 1.0
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"samples": 200,
|
||||
"bad_lines": 0
|
||||
},
|
||||
"real_resume": {
|
||||
"accuracy": 1.0,
|
||||
"name_accuracy": 1.0,
|
||||
"phone_accuracy": 1.0,
|
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|
||||
"phone_samples": 50,
|
||||
"empty_skill_resumes": 28
|
||||
}
|
||||
}
|
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