多模态大数据处理流程图
从原始数据采集到智能应用 · 六阶段全链路闭环处理架构
图 4
多模态大数据处理六阶段全链路架构
从原始数据采集 → 特征工程 → 模型训练 → 智能应用 · 闭环迭代优化
01
多模态数据采集
OCR 文字识别
简历 / JD 自动解析
PDF / 图像数据提取
多格式结构化输入
02
数据清洗与脱敏
差分隐私脱敏处理
噪声数据过滤清洗
数据格式标准化
异常值自动剔除
03
特征提取与对齐
NLP 语义特征提取
词向量化语义编码
跨模态特征对齐
实体识别与标注
04
知识图谱构建
实体关系建模
岗位能力图谱构建
技能树结构化
图数据库持久化
05
AI 模型训练
AI 核心模型
深度学习优化训练
迁移学习微调适配
交叉验证评估校准
06
数据应用
实时推理服务输出
差距报告自动生成
API 标准接口服务
用户反馈数据收集
↺ 闭 环 反 馈 迭 代 优 化
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① 数据接入层
② 数据治理层
③ 特征工程层
④ 知识表示层
⑤ 模型训练层
⑥ 应用服务层
基于多模态大数据AI的就业辅助系统