层次网络模型只由柯林斯等人针对言语理解的计算机模拟提出的，后来被用来说明概念的结构。概念以结点的形式储存在概念网络中，每一个概念具有一定的特征，这些特征实际也是概念。这个与人力资源的职业信息有异曲同工之妙，求职者职业信息也可以分为结点储存在同一个大网络中，每一个经历的活动主体实际都具包含众多的结点个体，他们都是企业的一部分，也是个人的一部分。
如果把每一个求职者的工作经历实行分级储存，即在每一层活动主体的节点上，只储存与该活动主体的独有联系，例如，张三和李四都在 哈佛大学 读过书，因此，这一经历储存在“哈佛大学”的活动主体上。张三后来毕业去了MIT，李四去了华尔街日报，那么“MIT”与“华尔街日报”就是张三和李四自己的经历特征。这些经历特征分别储存在自己的节点上，继续向外拓展。每一个主体机构可以给到所存储的节点给予验证。层次网络模型认为提取概念的形成是对网络搜索的过程。搜索时间越长，反应时间越长，但现今5G，大数据的成熟发展，这个问题可以被解决。
大问题是各大企业机构都需要信息共享，也需要有足够大的数据库管理系统支撑。这样势必还是面临信息安全问题🤔️
有区块链的模型，但没有区块链的技术加持
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