详细解析平台的技术架构和功能模块
基于"天镜云模型"和3000+法院案例大数据，结合专业心理师审核，确保服务的科学性和安全性
通过首次测评、日常行为轨迹、交互记录、任务完成情况等多渠道采集用户数据，构建全面的用户画像
数据类型包括：心理测评结果、行为模式数据、交互内容分析、任务完成率、兴趣偏好等
利用基于3000+法院真实案例训练的"天镜云模型"，对用户数据进行深度分析，识别潜在风险和服务需求
AI分析维度包括：心理风险等级、再社会化需求、就业技能缺口、兴趣爱好匹配、社会支持系统评估等
根据AI分析结果，将用户划分为低风险、中风险、高风险三个等级，针对不同风险等级制定差异化服务策略
由持有国家心理咨询师资质的专业心理师对中高风险用户进行二次审核，确保风险评估的准确性和服务方案的合理性
审核内容包括：AI分析结果的准确性、风险等级的合理性、服务方案的针对性、干预措施的有效性等
结合AI智能分析和人工二次审核结果，为用户制定个性化的服务方案，包括心理支持、技能培训、就业推荐等内容
服务方案会根据用户的动态变化进行实时调整，确保始终符合用户需求
持续跟踪用户服务效果，收集用户反馈，不断优化服务方案和AI算法，提高服务的精准性和有效性
AI智能分析结合人工专业审核，减少误判率
及时识别高风险用户，采取干预措施，降低安全风险
个性化服务方案，提高用户满意度和服务效果
人工审核结果反哺AI模型，持续提升算法准确性
采用联盟链技术对平台关键数据进行存证，确保数据不可篡改、可追溯，保护用户权益和数据安全
平台采用基于Hyperledger Fabric的联盟链技术，对用户测评数据、服务记录、干预措施等关键信息进行链上存证，确保数据的安全性、可信度和可追溯性。
平台生成用户测评数据、服务记录等关键信息
对敏感数据进行脱敏处理，保护用户隐私
采用AES-256加密算法对数据进行加密
计算数据哈希值，生成唯一标识
对哈希值进行数字签名，确保数据完整性
将哈希值和数字签名上链存储
生成存证凭证，可随时查询验证
对用户心理测评结果进行链上存证，确保测评数据的真实性和不可篡改
对平台提供的心理支持、技能培训、就业推荐等服务记录进行存证
对针对高风险用户采取的干预措施进行存证，确保干预的有效性和可追溯性
对就业岗位匹配过程和结果进行存证，确保匹配的公平性和透明度
采用多层次数据脱敏技术，对用户敏感信息进行全面保护，确保数据使用安全合规
移除用户真实身份信息，使用随机生成的唯一ID替代，确保无法通过ID关联到具体个人
技术细节：采用UUIDv4算法生成唯一标识符，结合哈希映射表实现身份信息的完全隔离
敏感数据采用AES-256-GCM加密算法进行存储，密钥采用硬件安全模块(HSM)管理，确保只有授权人员才能访问
技术细节：实施零信任架构，所有数据访问都需要经过多重身份验证和授权
对部分敏感数据进行动态截断处理，根据数据类型和使用场景灵活调整截断规则
示例：手机号显示为138****1234，身份证号显示为110101********1234
使用符合数据特征的随机数据替换敏感信息，保持数据格式一致性，便于数据分析和模型训练
技术细节：采用基于统计学的合成数据生成算法，确保替换后的数据保持原有数据分布特征
利用AI技术自动识别和分类敏感数据，智能选择最优脱敏方法，提高脱敏效率和准确性
技术细节：基于BERT模型的敏感信息识别系统，支持动态脱敏规则调整
根据用户角色、访问场景和数据使用目的，动态调整数据脱敏级别，实现细粒度的隐私保护
示例：内部分析师只能查看脱敏后的数据，而紧急情况下的心理干预人员可查看完整信息
AI自动识别和分类敏感数据，建立敏感数据清单
根据数据类型和使用场景，制定差异化脱敏规则
采用自动化工具执行数据脱敏处理，确保处理一致性
对脱敏后的数据进行效果验证，确保脱敏完全且数据可用性不受影响
脱敏后的数据用于分析、建模和服务推荐，原始数据仅用于必要的服务场景
基于应用心理学理论和3000+法院案例大数据，构建涵盖5大维度21项指标的全面测评体系，为个性化服务提供精准依据
评估用户的心理状态和心理健康水平，识别潜在心理问题
评估用户的社会适应能力和融入社会的潜力
评估用户的技能水平和就业潜力，为就业推荐提供依据
识别潜在风险因素，为干预措施提供依据
了解用户兴趣爱好，为兴趣小组活动和个性化服务提供依据
采用国际通用的专业心理测评量表，结合国内司法实践进行本土化修订
支持语音交互，采用简单易懂的语言，适合不同文化水平用户
5分钟即可完成全面测评，即时生成报告
测评过程全程匿名，结果仅用于个性化服务推荐
首次测评结果是平台为用户提供个性化服务的核心依据，主要应用于以下方面：
基于"天镜云模型"和多算法融合技术，根据用户测评数据、行为数据和偏好数据，实现精准的个性化任务匹配
平台采用多算法融合的智能推荐架构，结合协同过滤、内容推荐、强化学习等多种算法，实现精准的个性化任务匹配。
个性化任务推荐、实时推荐、批量推荐、场景化推荐
协同过滤算法、内容推荐算法、强化学习算法、深度学习算法
用户画像构建、任务特征提取、相似度计算、时序特征分析
用户测评数据、行为轨迹数据、交互记录数据、兴趣偏好数据、任务完成数据
基于用户-任务交互矩阵，分析相似用户的行为模式，推荐相关任务
技术细节：采用基于矩阵分解的协同过滤算法，结合深度学习技术提升推荐精度
根据任务内容特征和用户画像特征进行匹配，推荐符合用户兴趣和需求的任务
技术细节：采用TF-IDF和Word2Vec技术提取内容特征，结合余弦相似度计算实现匹配
根据用户反馈和任务完成情况，动态调整推荐策略，不断优化推荐结果
技术细节：采用DQN（深度Q网络）算法，将用户行为作为环境反馈，优化推荐策略
构建用户-任务-资源的关系图谱，利用图神经网络技术发现隐藏的关联关系，提升推荐效果
技术细节：采用GCN（图卷积网络）算法，学习节点嵌入表示，实现精准匹配
根据用户的学习需求、技能缺口和兴趣爱好，推荐适合的课程内容
根据用户的技能水平、就业意愿和地理位置，推荐匹配的就业岗位
根据用户的心理状态和需求，推荐适合的心理支持任务和活动
根据用户的兴趣爱好，推荐适合的兴趣小组和活动
明线与暗线心理支持相互配合，形成全方位、无死角的心理支持体系，满足用户不同场景下的心理需求
平台构建了"需求感知-智能分配-协同支持-效果评估"的完整心理支持协同机制，确保明线与暗线支持无缝配合，最大化心理支持效果。
实时感知用户心理状态和需求
全方位覆盖用户不同场景下的心理需求
根据用户状态智能匹配最佳支持方式
提前感知风险，及时介入干预
加速用户心理恢复和社会融入