CN109409670A - 人员匹配方法、装置、系统及区块链节点设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例适用于区块链技术领域，公开了一种人员匹配方法、装置、系统、区块链节点设备及存储介质，其中，方法包括：接收客户端上传的学员信息；根据所述学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，所述教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播；返回所述匹配结果至所述客户端。本申请实施例可以提高教练和学员的匹配准确率，保证教练个人信息的真实性。

Description

人员匹配方法、装置、系统及区块链节点设备

技术领域

本申请属于区块链技术领域，尤其涉及一种人员匹配方法、装置、系统、区块链节点设备及计算机可读存储介质。

背景技术

教练可以有计划有步骤地训练学员，以帮助学员学习并掌握某种技术、动作、特长或技能等。教练往往是指一类人或者是一种职业。

而随着社会的发展进步，某些行业内的教练需求也越来越旺盛，例如，健身、健美、学车、球类运动(篮球、足球等)等。目前，一般是由机构给学员分配相应的教练进行相应教学，学员不能自主选择教练。但是，学员对所分配到的教练的性格、教学方式、教学质量等信息都不甚了解，甚至是一无所知。如果教练的教学方式、教学态度等与学员所期望的相差较多，或者是教练和学员的其它方面不相匹配，都会严重影响教学过程的效率、质量，甚至可能造成教练和学员间的矛盾不可调和。例如，在传统的学车模式中，驾校分配学车教练给学员进行教学，学员对学车教练的教学质量、模式等一无所知，学车教练和学员不相匹配，对学车效率、学车质量等都会有很大的影响。另外，虽然也有一些结构会公布一些教练的相关履历信息，但是所公布的教练信息的真实性有待考究，可信度较低。一些机构在公布教练信息时可以随意篡改教练信息，以达到某种商业目的。

综上，目前学员只能被动地接受机构分配的教练，学员和教练的匹配准确性较低，导致教学过程的效率、质量较低，且教练信息真实性较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种人员匹配方法、装置、系统、区块链节点及计算机可读存储介质，以提高教练和学员的匹配准确率，保证教练信息的真实性。

本申请实施例的第一方面提供一种人员匹配方法，应用于区块链节点设备，包括：

接收客户端上传的学员信息；

根据所述学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，所述教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；

将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播；

返回所述匹配结果至所述客户端。

可选地，在所述接收客户端上传的学员信息之前，还包括：

接收所述客户端上传的所述教练个人信息；

根据为与所述教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取所述教练的所述学员历史评价信息；

根据所述学员历史评价信息，得出所述教练的类型评价结果；

根据所述教练个人信息和所述类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

可选地，所述将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播，包括：

对所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息进行分解处理，提取出所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息的所述数据特征值，将所述数据特征值作为所述匹配结果的所述索引信息；

利用共识算法将所述索引信息写入至所述区块链并进行广播。

可选地，在所述利用共识算法将所述索引信息写入至区块链并进行广播之后，还包括：

接收所述客户端发送的查询请求；

判断所述区块链中是否存在与所述查询请求相对应的教练评估结果；

当所述区块链中存在与所述查询请求相对应的教练评估结果时，判断当前调用条件是否满足预生成智能合约中的调用条件；

当所述当前调用条件满足所述预生成智能合约中的调用条件时，调用与所述查询请求相对应的教练评估结果，并返回与所述查询请求相对应的教练评估结果至所述客户端。

可选地，在返回所述匹配结果至所述客户端之后，还包括：

接收用户通过所述客户端上传的教练选择指令；

根据所述教练选择指令，确定与所述学员信息对应的学员的教练人选。

可选地，还包括：

接收用户上传的教练评价信息；

将所述教练评价信息与相应教练的唯一标识进行相关联存储。

本申请实施例的第二方面提供一种人员匹配装置，包括：

接收模块，用于接收客户端上传的学员信息；

匹配模块，用于根据所述学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，所述教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；

写入模块，用于将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播；

返回模块，用于返回所述匹配结果至所述客户端。

可选地，还包括：

教练个人信息接收模块，用于接收所述客户端上传的所述教练个人信息；

历史评价信息获取模块，用于根据为与所述教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取所述教练的所述学员历史评价信息；

类型评价模块，用于根据所述学员历史评价信息，得出所述教练的类型评价结果；

生成模块，用于根据所述教练个人信息和所述类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

可选地，所述写入模块包括：

提取单元，用于对所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息进行分解处理，提取出所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息的所述数据特征值，将所述数据特征值作为所述匹配结果的所述索引信息；

写入单元，用于利用共识算法将所述索引信息写入至所述区块链并进行广播。

可选地，还包括：

查询请求接收模块，用于接收所述客户端发送的查询请求；

第一判断模块，用于判断所述区块链中是否存在与所述查询请求相对应的教练评估结果；

第二判断模块，用于当所述区块链中存在与所述查询请求相对应的教练评估结果时，判断当前调用条件是否满足预生成智能合约中的调用条件；

调用模块，用于当所述当前调用条件满足所述预生成智能合约中的调用条件时，调用与所述查询请求相对应的教练评估结果，并返回与所述查询请求相对应的教练评估结果至所述客户端。

可选地，还包括：

教练选择指令接收模块，永不接收用户通过所述客户端上传的教练选择指令；

确定模块，用于根据所述教练选择指令，确定与所述学员信息对应的学员的教练人选。

可选地，还包括：

评价信息接收模块，用于接收用户上传的教练评价信息；

关联存储模块，用于将所述教练评价信息与相应教练的唯一标识进行相关联存储。

本申请实施例的第三方面提供一种区块链节点，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请实施例通过根据接收到的学员信息和预先生成且存储在区块链中的教练评估结果，进行教练和学员的匹配，得出匹配结果，然后将相关数据写入至区块链中，这样利用区块链的去中心化和不可篡改性，保证了教练信息的真实性；此外，根据教练评估结果和学员信息为学员匹配教练，不再是由机构为学员分配教练，可以使得教练和学员的匹配准确性大大提高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种可能应用场景的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种人员匹配方法的一种交互示意图；

图3为本申请实施例提供的一种人员匹配方法的流程示意框图；

图4为本申请实施例提供的一种人员匹配方法另一种流程示意框图；

图5为本申请实施例提供的一种人员匹配方法的又一流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种人员匹配装置的结构示意框图；

图7为本申请实施例提供的区块链节点的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。下面将首先介绍本申请实施例可能涉及的应用场景。

请参见图1示出的本申请实施例提供的一种可能应用场景的架构示意图，在一种可能的应用场景下，包括至少一个学员客户端11、至少一个教练客户端12，与学员客户端、教练客户端分别通信连接的区块链节点设备13，以及包括区块链节点设备13和其它区块链节点设备。区块链节点设备13作为区块链服务器，用于接收学员客户端、教练客户端上传的信息，并根据所接收的信息进行人员匹配，得到匹配结果，将匹配结果返回至学员客户端或教练客户端。学员客户端11可以用于接收学员通过人机交互输入的相关信息，并将相关信息上传至区块链节点设备13，接收并显示区块链节点设备返回的相关信息。该学员客户端可以具体为移动端(例如，智能手机)或者是固定端(例如，PC端)。教练客户端12可以用于接收教练通过人机交互输入的相关信息，并将该相关信息上传至区块链节点设备13,等。该教练客户端可以具体为移动端(例如，智能手机)或者是固定端(例如，PC端)。

当然，上述学员客户端和教练客户端可以是两个不同的客户端，也可以是一个客户端，即，学员和教练可以共用一个客户端。

上述学员可以为需要学车的用户，相应地，教练为学车教练。即，本申请实施例的人员匹配方法可以具体应用于驾校学车领域，此时，利用本申请实施例提供的人员匹配方法可以实现学员和驾校教练间的人员匹配。当然，本申请实施例提供的人员匹配方法还可以具体应用于健身领域，实现健身教练和学员间的匹配，也可以应用于球类教学领域，例如，篮球教练和学员间的匹配，亦或者是其它领域，例如，游泳教练和学员间的匹配。

需要说明的是，上文所提及的应用场景、架构仅仅是示例性的，并不造成对本申请实施例的应用场景、具体架构的限定。

在介绍完本申请实施例可能涉及的应用场景、具体架构后，下面将对本申请实施例的技术方案作详细说明介绍。为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

本实施例将从系统端对人员匹配方法的具体交互过程作介绍说明。请参见图2，为本申请实施例提供的一种人员匹配方法的一种交互示意图，该方法可以包括以下步骤：

步骤S201、客户端将学员信息传输至区块链节点设备。

需要说明的是，上述客户端可以具体为固定端，例如，PC端；也可以具体为移动端，例如，智能手机、平板电脑等。该客户端可以是学员客户端，也可以是学员和教练共用的客户端。

上述学员信息可以包括但不限于个人身份信息、历史培训信息、学习能力自评信息、性格爱好自评信息以及期望教练类型信息。其中，个人身份信息包括但不限于学员身份证号、性别、年龄等；历史培训信息包括但不限于该学员以前是否有相关的培训经历、是否有接触或学习过相关知识以及其它相关经历等，例如，当应用于驾校学车领域时，该历史培训信息可以包括是否参加过驾校考试、是否接触过车辆驾驶、是否出过驾驶事故等；学习能力自评信息指的是学员对于自身学习能的一个自我认定信息，例如，学习接受能力强还是弱，学习效率高还是低等；性格爱好自评信息指的是学员对自身的性格、爱好的自我评价，例如，性格是内向还是外向，个人爱好等；期望教练类型信息指的是学员希望自己的教练是哪种类型，或者说是具有什么特性的，例如，希望教练幽默风趣，教学态度认真严格。

具体地，学员可以通过与客户端进行人机交互，以输入相关的学员信息，客户端接收到学员的信息之后，将这些信息与预先为该学员分配的唯一标识进行相关联，可以将该学员信息进行加密后再上传至区块链节点设备。

其中，具体应用中，在学员信息录入过程中，可以通过预先设定多个选项供用户选择，这样用户只需选择相应的选项即可实现信息录入。例如，性别选项，包括男、女两个选项；是否参加过考试，包括是、否两个选项；学习能力的自评，包括强、中、弱三个选项；希望怎么样的教练对自己进行教学，包括多个选项，例如，幽默风趣且教学态度严格，教学效率高且举止文明。当然，信息录入的方式还可以为其它，例如，由用户输入或者是通过语音识别输入，在此不作限定。

步骤S202、区块链节点设备根据学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出学员和教练间的匹配结果；教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果。

需要说明的是，上述教练个人信息包括但不限于教练资质证明信息、教学历史证明信息和历史学员考试状况信息、个人身份证信息、性别、年龄等。其中，历史学员考试状况信息指的是该教练所教过的学员考试情况。

上述学员历史评价信息包括性格信息、举止信息、教学态度信息、教学方案信息和学员毕业效率信息。该学员历史评价信息为该教练教过的学员对其的评价，其可以包括性格、举止、教学态度、教学方式、毕业效率等多方面。其中，性格方面可以包括：文明礼貌、心急暴躁、沉默寡言、风趣幽默、语言得体、语言粗俗等；举止方面可以包括：规范、无多余动作、偶尔或经常有一些奇怪动作影响到异性学员；教学态度方面可以包括：仔细认真、有错必纠、全局操控、忽略细节等；教学方案方面可以包括：规范、循序渐进、有教学计划、无教学计划、随性等；毕业效率可以包括：高、低、中等。学员评价信息录入时，学员可以通过选择相应的选项完成评价信息录入，当然，也可以通过文字评价方式进行评价。

上述教练评估结果是区块链节点设备根据教练个人信息和学员历史评价信息，预先生成的一个评估结果，其可以具体表现为评价报告。该教练评估结果是教练的一个综合评价指标，而该综合评价指标可以根据教练的个人信息和学员历史评价信息进行多维度搭配得出的，该教练评估结果可以表明该教练可能是哪种类型的教练，例如，教学效率高还是低、举止文明还是举止粗鲁、幽默还是沉闷，毕业效率高还是低。

根据学员信息和教练评估结果进行多维度匹配，例如，学员信息表明该学员的接受能力差、没有历史相关培训经验、性格外向、期望风趣幽默型教练，根据教练评估结果，将教学效率高、教学态度认真、毕业效率高、风趣幽默的教练匹配给该学员。又例如，学员信息表明该学员的性格内向、接收能力较强、没有历史培训经验，根据教练评估结果中的各个评价指标，将性格外向、风趣幽默型、教学效率高、教学态度认真的教练匹配给该学员。

可以理解的是，匹配结果可能包括一个或多个与该学员信息相匹配的教练，且匹配结果中可以包括相应教练的相关信息，以便用户查看。当有多个与该学员信息相匹配的教练时，可以进一步筛选出与该学员最契合的教练，推荐给该学员。或者，可以将多个教练根据教学水平(教学水平可以由教练的教学态度、教学效率、所获奖项等相关信息进行综合评价)进行排序，然后根据排序结果显示给用户。

步骤S203、区块链节点设备根据匹配结果、学员信息和教练个人信息，提取作为匹配结果的索引信息的数据特征值。

需要说明的是，上述数据特征值包括但不限于教练类型、个人身份信息、客户端设备所有人信息、匹配结果ID信息以及匹配结果生成时间的哈希值。其中，教练类型指的是教练评估结果中的教练可能类型，例如，教学效率高且风趣幽默型；个人身份信息包括教练、学员的身份证号、性别年龄等；匹配结果ID信息指的是预先为相应匹配结果分配的唯一标识。

所提取出的数据特征值作为数据索引信息，即，根据唯一的索引信息可以找到区块链中相应的匹配报告以及相关的人员信息。

步骤S204、区块链节点设备利用共识算法将索引信息写入至区块链并进行广播。

需要说明的是，上述区块链可以具体为超级车链，该超级车链为实现人车信息分享的平台，每一个数据都是一条记录，每一条记录都是一个智能合约，数据采用加密方式保存，满足智能合约条款即可释放密钥解密得到原始数据原文。其中，智能合约是一种用计算机语音取代法律语言去记录条款的合约，共识算法是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。当然，该区块链也可以具体为其它形式的区块链，在此不作限定。

可以理解的是，共识算法指的是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法，该算法为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。

步骤S205、客户端接收区块链节点设备返回的匹配结果并进行显示。

本实施例通过区块链节点设备根据接收到的学员信息和预先生成且存储在区块链中的教练评估结果，进行教练和学员的匹配，得出匹配结果，然后将相关数据写入至区块链中，这样利用区块链的去中心化和不可篡改性，保证了教练信息的真实性；此外，根据教练评估结果和学员信息为学员匹配教练，不再是由机构为学员分配教练，可以使得教练和学员的匹配准确性大大提高。

实施例二

本实施例将从区块链节点设备端介绍人员匹配方法的具体流程，请参见图3，为本申请实施例提供的一种人员匹配方法的流程示意框图，该方法可以包括以下步骤：

步骤S301、接收客户端上传的学员信息。

步骤S302、根据学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出匹配结果；教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果。

需要说明的是，步骤S301至步骤S302与上述实施例一的步骤S201至S202的过程类似，具体介绍请参见上述实施例一的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S303、将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播。

需要说明的是，将匹配结果、学员信息、教练个人信息写入至区块链节点中，便于后续的查询。该区块链节点指的是除了区块链节点设备以外的区块链节点。

可以理解的是，具体可以先提取出这些数据的特征信息，然后再利用共识算法写入至区块链节点中并进行广播。

可选地，本步骤，即，上述将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播的具体过程可以包括：对匹配结果、学员信息和教练个人信息进行分解处理，提取出匹配结果、学员信息和教练个人信息的数据特征值，将数据特征值作为匹配结果的索引信息；利用共识算法将索引信息写入至区块链并进行广播；其中，学员信息包括个人身份信息、历史培训信息、学习能力自评信息、性格爱好自评信息以及期望教练类型信息；数据特征值包括教练类型、个人身份信息、客户端设备所有人信息、匹配结果ID信息以及匹配结果生成时间的哈希值。

需要说明的是，上述数据特征值包括但不限于教练类型、个人身份信息、客户端设备所有人信息、匹配结果ID信息以及匹配结果生成时间的哈希值。其中，教练类型指的是教练评估结果中的教练可能类型，例如，教学效率高且风趣幽默型；个人身份信息包括教练、学员的身份证号、性别年龄等；匹配结果ID信息指的是预先为相应匹配结果分配的唯一标识。

所提取出的数据特征值作为数据索引信息，即，根据唯一的索引信息可以找到区块链中相应的匹配报告以及相关的人员信息。

需要说明的是，上述区块链可以具体为超级车链，该超级车链为实现人车信息分享的平台，每一个数据都是一条记录，每一条记录都是一个智能合约，数据采用加密方式保存，满足智能合约条款即可释放密钥解密得到原始数据原文。其中，智能合约是一种用计算机语音取代法律语言去记录条款的合约，共识算法是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。当然，该区块链也可以具体为其它形式的区块链，在此不作限定。

可以理解的是，共识算法指的是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法，该算法为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。

步骤S304、返回匹配结果至客户端。

本实施例中，通过区块链节点根据接收到的学员信息和预先生成且存储在区块链中的教练评估结果，进行教练和学员的匹配，得出匹配结果，然后将相关数据写入至区块链中，这样利用区块链的去中心化和不可篡改性，保证了教练信息的真实性；此外，根据教练评估结果和学员信息为学员匹配教练，不再是由机构为学员分配教练，可以使得教练和学员的匹配准确性大大提高。

实施例三

请参见图4，为本申请实施例提供的一种人员匹配方法另一种流程示意框图，该方法可以包括以下步骤：

步骤S401、接收客户端上传的加密的教练个人信息；教练个人信息包括教练资质证明信息、教学历史证明信息和历史学员考试状况信息。

步骤S402、根据为与教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取教练的学员历史评价信息；学员历史评价信息包括性格信息、举止信息、教学态度信息、教学方案信息和学员毕业效率信息。

需要说明的是，上述客户端与下述步骤S405中客户端可以是同一客户端，也可以是不同的客户端。上述唯一标识可以是系统预先为教练分配的一个身份认证标识，例如，该标识可以为TID，即，T加上ID分别表示各个教练，用SID表示学员，其中，ID可以是数字、英文组成的一组编号。教练和学员的唯一标识可以是在教练和学员向区块链服务器注册时，为其分配的一个标识。

步骤S403、根据学员历史评价信息，得出教练的类型评价结果。

需要说明的是，上述类型评价结果用于表征教练可能的类型，其具体可以根据学员历史评价信息的多个维度进行搭配得出的。例如，学员历史评价信息包括性格、举止、教学态度、教学方案、毕业效率等多个维度评价指标，将这些维度评价指标进行搭配，可以得出该教练可能的教学类型。

又例如，某个教练的学员评价信息为性格风趣幽默、举止文明、教学态度仔细认真、教学方案随性、毕业效率中等；此时，将性格、举止进行搭配，得出该教练的可能类型为风趣幽默且举止文明，将性格和教学态度进行搭配，得出该教练的可能类型为风趣幽默且仔细认真，将性格、教学方案进行搭配，得出该教练的可能类型为风趣幽默且随性。

由于某个教练的历史评价不单一，且多个维度之间可以存在大量的搭配方案，因此，可以通过统计学员的历史评价，当历史评价的数量达到某一阈值时，则将该历史评价作为该教练的历史评价，例如，针对某个教练的性格，学员历史评价有风趣幽默、沉默寡言、心急暴躁三种不同的评价，此时，可以统计这三种评价的人数，选取人数最多的一个作为该教练的历史评价，当然，也可以将这三种评价均作为该教练的历史评价。在一些历史评价差异较大、数量较多的情况下，则可以通过筛选以减少数据量。

在进行维度搭配时，可以预先设定维度组合以减少数据运算量。例如，可以设定性格、举止、教学态度为一组，性格、举止、教学方案为一组，性格、教学方案、毕业效率为一组等。

步骤S404、根据教练个人信息和类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

步骤S405、接收客户端上传的加密的学员信息。

需要说明的是，学员上传学员信息的过程与教练上传教练信息的过程可以是同时进行的，也可以是不同时进行的。

步骤S406、根据学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出匹配结果；教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果。

步骤S407、根据匹配结果、学员信息和教练个人信息，提取作为匹配结果的索引信息的数据特征值。

步骤S408、利用共识算法将索引信息写入至区块链并进行广播。

步骤S409、返回匹配结果至客户端，以使客户端显示匹配结果。

需要说明的是，步骤S405至步骤S409与上述实施例一的步骤S201至步骤S205类似，具体介绍请参见上述实施例的相应内容，在此不再赘述。

在本申请的一些实施例中，参见图5示出的本申请实施例提供的一种人员匹配方法的又一流程示意图，该方法步骤S408之后，即，在利用共识算法将索引信息写入至区块链并进行广播之后，还包括以下步骤：

步骤S501、接收客户端发送的查询请求。

可以理解的是，上述查询请求可以包括所需查询的相关信息，例如，如果用户需要查询某种类型或者是某个教练的相关评价信息，则可以通过客户端输入所需查询的类型或者教练的信息。

步骤S502、判断区块链中是否存在与查询请求相对应的教练评估结果。如果有，则进入步骤S503，如果没有，则进入步骤S505。

步骤S503、判断当前调用条件是否满足预生成智能合约中的调用条件。若当前调用条件满足预生成智能合约中的调用条件时，进入步骤S504。若当前调用条件不满足预先智能合约中的调用条件时，则进入步骤S505。

需要说明的是，上述调用条件指的是智能合约中的调用条款，该调用条款是预先设定的，其限定了调用所需满足的条件。例如，是否已经支付查询费用，该用户是否为VIP用户等。

步骤S504、调用与查询请求相对应的教练评估结果，并返回与查询请求相对应的教练评估结果至客户端。

步骤S505、提示查询失败。

可见，用户可以不上传自身的学员信息，也可以查询相关的教练信息，且该教练信息存储在区块链中，真实性较高，又能便于用户了解教练信息。

在本申请的一些实施例中，在上述返回匹配结果至客户端，以使客户端显示匹配结果之后，即，在步骤S409之后，还包括：接收客户端上传的教练选择指令；根据教练选择指令，确定与学员信息对应的学员的教练人选。也就是说在将匹配结果显示给学员之后，学员还可以根据匹配结果中给出的教练，选择自己心仪的教练。

当然，学员在教学过程中，或者是教学结束时，可以通过客户端录入自己对教练的一些评价信息，例如，性格、教学态度、举止等。

在本申请的一些实施例中，学员可以在教学过程中或者教学完成时，对教练进行相应的评价。故上述人员匹配方法还可以包括：接收用户上传的教练评价信息；将教练评价信息与相应教练的唯一标识进行相关联存储。

具体地，学员可以通过学员客户端，通过选择相应的评价选项，或者输入相应的评价文字，以完成对教练的评价。区块链节点设备在接收到学员上传的评价信息之后，可以将这些信息与相应的教练的唯一标识进行相关联存储。本实施例中，通过区块链节点根据接收到的学员信息和预先生成且存储在区块链中的教练评估结果，进行教练和学员的匹配，得出匹配结果，然后将相关数据写入至区块链中，这样利用区块链的去中心化和不可篡改性，保证了教练信息的真实性；此外，根据教练评估结果和学员信息为学员匹配教练，不再是由机构为学员分配教练，可以使得教练和学员的匹配准确性大大提高。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例四

请参见图6，为本申请实施例提供一种人员匹配装置的结构示意框图，该装置可以包括：

接收模块61，用于接收客户端上传的学员信息。

匹配模块62，用于根据学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果。

写入模块63，用于将匹配结果、学员信息和教练个人信息写入至区块链并进行广播。

返回模块64，用于返回匹配结果至客户端。

在一种可能的实现中，上述装置还可以包括：

教练个人信息接收模块，用于接收客户端上传的教练个人信息；教练个人信息包括教练资质证明信息、教学历史证明信息和历史学员考试状况信息；

历史评价信息获取模块，用于根据为与教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取教练的学员历史评价信息；学员历史评价信息包括性格信息、举止信息、教学态度信息、教学方案信息和学员毕业效率信息；

类型评价模块，用于根据学员历史评价信息，得出教练的类型评价结果；

生成模块，用于根据教练个人信息和类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

在一种可能的实现中，上述写入模块可以包括：

提取单元，用于对匹配结果、学员信息和教练个人信息进行分解处理，提取出匹配结果、学员信息和教练个人信息的数据特征值，将数据特征值作为匹配结果的索引信息；

写入单元，用于利用共识算法将索引信息写入至区块链并进行广播；

其中，学员信息包括个人身份信息、历史培训信息、学习能力自评信息、性格爱好自评信息以及期望教练类型信息；

数据特征值包括教练类型、个人身份信息、客户端设备所有人信息、匹配结果ID信息以及匹配结果生成时间的哈希值。

在一种可能的实现中，上述装置还可以包括：

查询请求接收模块，用于接收客户端发送的查询请求；

第一判断模块，用于判断区块链中是否存在与查询请求相对应的教练评估结果；

第二判断模块，用于当区块链中存在与查询请求相对应的教练评估结果时，判断当前调用条件是否满足预生成智能合约中的调用条件；

调用模块，用于当当前调用条件满足预生成智能合约中的调用条件时，调用与查询请求相对应的教练评估结果，并返回与查询请求相对应的教练评估结果至客户端。

在一种可能的实现中，上述装置还可以包括：

教练选择指令接收模块，永不接收用户通过客户端上传的教练选择指令；

确定模块，用于根据教练选择指令，确定与学员信息对应的学员的教练人选。

在一种可能的实现中，上述装置还可以包括：

评价信息接收模块，用于接收用户上传的教练评价信息；

关联存储模块，用于将教练评价信息与相应教练的唯一标识进行相关联存储。

本实施例中，通过区块链节点根据接收到的学员信息和预先生成且存储在区块链中的教练评估结果，进行教练和学员的匹配，得出匹配结果，然后将相关数据写入至区块链中，这样利用区块链的去中心化和不可篡改性，保证了教练信息的真实性；此外，根据教练评估结果和学员信息为学员匹配教练，不再是由机构为学员分配教练，可以使得教练和学员的匹配准确性大大提高。

实施例四

图7是本申请一实施例提供的区块链节点的示意图。如图7所示，该实施例的区块链节点7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个人员匹配方法实施例中的步骤，例如图3所示的步骤S301至S304。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至64的功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块、单元，所述一个或者多个模块、单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本申请。所述一个或多个模块、单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述区块链节点7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成接收模块、匹配模块、写入模块和返回模块，各模块具体功能如下：

接收模块，用于接收客户端上传的学员信息；匹配模块，用于根据学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；写入模块，用于将匹配结果、学员信息和教练个人信息写入至区块链并进行广播；返回模块，用于返回匹配结果至客户端。

所述区块链节点可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是区块链节点7的示例，并不构成对区块链节点7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述区块链节点还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述区块链节点7的内部存储单元，例如区块链节点7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述区块链节点7的外部存储设备，例如所述区块链节点7上配备的插接式硬盘，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71还可以既包括所述区块链节点7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述区块链节点所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、节点和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置、节点实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块、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取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。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)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人员匹配方法，其特征在于，应用于区块链节点设备，包括：

接收客户端上传的学员信息；

根据所述学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，所述教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；

将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播；

返回所述匹配结果至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的人员匹配方法，其特征在于，在所述接收客户端上传的学员信息之前，还包括：

接收所述客户端上传的所述教练个人信息；

根据为与所述教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取所述教练的所述学员历史评价信息；

根据所述学员历史评价信息，得出所述教练的类型评价结果；

根据所述教练个人信息和所述类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

3.根据权利要求2所述的人员匹配方法，其特征在于，所述将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播，包括：

对所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息进行分解处理，提取出所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息的所述数据特征值，将所述数据特征值作为所述匹配结果的所述索引信息；

利用共识算法将所述索引信息写入至所述区块链并进行广播。

4.根据权利要求3所述的人员匹配方法，其特征在于，在所述利用共识算法将所述索引信息写入至区块链并进行广播之后，还包括：

接收所述客户端发送的查询请求；

判断所述区块链中是否存在与所述查询请求相对应的教练评估结果；

当所述区块链中存在与所述查询请求相对应的教练评估结果时，判断当前调用条件是否满足预生成智能合约中的调用条件；

当所述当前调用条件满足所述预生成智能合约中的调用条件时，调用与所述查询请求相对应的教练评估结果，并返回与所述查询请求相对应的教练评估结果至所述客户端。

5.根据权利要求1至4任一项所述的人员匹配方法，其特征在于，在返回所述匹配结果至所述客户端之后，还包括：

接收用户通过所述客户端上传的教练选择指令；

根据所述教练选择指令，确定与所述学员信息对应的学员的教练人选。

6.根据权利要求2所述的人员匹配方法，其特征在于，还包括：

接收用户上传的教练评价信息；

将所述教练评价信息与相应教练的唯一标识进行相关联存储。

7.一种人员匹配装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收客户端上传的学员信息；

匹配模块，用于根据所述学员信息和预生成的教练评估结果进行人员匹配，得出教练和学员间的匹配结果，所述教练评估结果为根据教练个人信息和学员历史评价信息预先生成的结果；

写入模块，用于将所述匹配结果、所述学员信息和所述教练个人信息写入至区块链并进行广播；

返回模块，用于返回所述匹配结果至所述客户端。

8.根据权利要求7所述的人员匹配装置，其特征在于，还包括：

教练个人信息接收模块，用于接收所述客户端上传的所述教练个人信息；

历史评价信息获取模块，用于根据为与所述教练个人信息对应的教练预先分配的唯一标识，获取所述教练的所述学员历史评价信息；

类型评价模块，用于根据所述学员历史评价信息，得出所述教练的类型评价结果；

生成模块，用于根据所述教练个人信息和所述类型评价结果，生成包括教练评价指标的教练评估结果。

9.一种区块链节点设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。