优秀的行为验证码KG的介绍

对接简单,上线速度快 : 采用业界通用的API接口方式,对接轻松简单,即可享受带来的产品服务能力。

专属定制 : 自由定义验证场景、安全策略、素材管理、自定义底图、拼图素材、验证模式、验证偏好、背景图片、Logo、跳转链接。定制需求由业务专家制定解决方案,支持私有化部署、多语言切换。

安全防御 : 行为验证通过对用户的行为特征进行分析,并连接庞大的数据库,构建防模拟、防伪造、防暴力三角防护的机器学习模型。能够在抵御网络攻击的同时,不断调整模型自我进化,有效的去应对新的网络危害。

无感体验 : 安全验证的同时,降低用户的操作难度。行为验证开创的全新无感验证,在一点即过的背后有着强大AI和庞大的数据,通过学习人类的行为方式,区分人与机器的区别。验证不仅仅是答案,更重要的是过程。

掌控全局、数据可视 : 凯格的可视化管理后台,从多方面多维度来量化您的网站安全数据,您不仅能看到您网站的验证安全详情,更能根据您的需求进行设置和改变。丰富的可视化数据图表,防御拦截数据尽收眼底,实时查看当日验证详情,回溯历史验证趋势。

产品快速迭代 : 从黑产动态感知、规律发现、数据特征、模型迭代、灰度验证、业务拦截、案例学习,形成全流程进化闭环。

欺诈识别高准确率 : 深度融合各大技术模型,构建全栈式模型体系,避免单一模型的误杀和漏杀,欺诈识别高准确。

场景策略体系完备 : 利用团伙挖掘、关联分析、时域分析、机器学习、深度学习等技术,结合多年来十余个行业的专业风控和黑产对抗经验,建设庞大完备的策略体系,综合识别业务风险。

内容素材的地址: http://www.kgcaptcha.com

基于知识图谱的大学生职位推荐系统 程序设计说明书 目录 系统概述 系统架构设计 功能模块设计 数据库设计 推荐算法设计 接口设计 技术实现 前端交互设计 1. 系统概述 本系统是一个面向大学生的职位推荐平台,结合协同过滤算法与知识图谱技术,提供以下核心功能: 职位管理:支持职位发布、查询、修改、删除及分类管理。 用户管理:支持管理员、HR、求职者三类角色的注册、登录与权限控制。 智能推荐:基于用户行为数据和知识图谱的职位推荐。 个人中心:用户可管理教育经历、技能证书、求职意向等信息。 交互功能:职位收藏、投递、面试邀请管理。 2. 系统架构设计 2.1 技术架构 前端:Vue.js + Element UI 后端:Spring Boot + MyBatis + PageHelper 数据库: 关系型数据库(MySQL):存储用户、职位、投递记录等结构化数据。 图数据库(Neo4j):存储职位与技能、教育、位置等实体间的关系。 推荐算法:协同过滤(用户行为) + 知识图谱(语义关系)。 2.2 系统分层 控制层(Controller):处理HTTP请求,调用服务层接口。 服务层(Service):实现业务逻辑,调用数据访问层。 数据访问层(Mapper):通过MyBatis操作数据库。 工具层(Utils):提供算法、验证码、文件上传等工具类。 3. 功能模块设计 3.1 用户管理模块 功能: 角色区分:管理员、HR、求职者。 登录/注册:支持验证码校验(CaptureController)。 Token认证:通过JWT实现权限控制(TokenUtils)。 3.2 职位管理模块 功能: 职位CRUD:通过PositionsController实现。 分类查询:按行业、工作性质、地点等筛选(TypeController、NatureController)。 知识图谱关联:通过FishRepository建立职位与技能、教育等关系。 3.3 推荐算法模块 输入:用户行为数据(收藏、投递)、职位相似度矩阵。 算法流程: 计算职位相似度(余弦相似度 + 欧几里得距离)。 融合知识图谱与用户行为数据(Utils.fuseSimilarityMatrices)。 生成Top-N推荐列表(JobRecommendation.generateRecommendations)。 3.4 交互功能模块 收藏管理:用户可收藏/取消收藏职位(CollectController)。 投递记录:查看投递状态(SubmissionController)。 面试邀请:HR发送邀请,求职者接受/拒绝(InvitationController)。 4. 数据库设计 4.1 核心表结构 表名 字段示例 positions id, name, salary, education job_seeker id, username, avatar submission job_id, seeker_id, status collect job_id, seeker_id 4.2 知识图谱设计(Neo4j) 实体:职位(Position)、技能(Skill)、教育(Education)、地点(Location)。 关系: (Position)-[:REQUIRES]->(Skill) (Position)-[:LOCATED]->(Location) (Position)-[:BELONGS]->(Industry) 5. 推荐算法设计 5.1 算法流程 数据准备: 用户行为数据:收藏、投递记录(RelateDTO)。 职位特征向量:从知识图谱中提取(技能、教育等)。 相似度计算: 用户行为相似度(协同过滤)。 知识图谱语义相似度(图嵌入)。 融合评分: java 复制 double[][] fusedSimilarity = Utils.fuseSimilarityMatrices(simKnowledgeGraph, simUserBehavior, alpha); 生成推荐:按预测评分排序,返回Top-N结果。 添加测试与总结部分
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