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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)安徽省電力有限公司超高壓分公司;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119539754B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411601157.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/105；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法是由張有明;吳小勇;侯邵娟;付真斌;王磊;呂妍;何奇;章丹;周攀;方福歆;孫巍巍;張昭源;儲昭將;王欣;李志軍;吳海艷;王遠;霍騁;萬禮嵩;焦睿婷;李炫濃;馬歡;邱曼曼;廖羽晗;胡茂亮;陳迎;羅長;趙曉山;秦健;翁凌;徐樂旸;章茜;朱靖;康宇;呂文君;齊振宇;王繼晨;鄧長斌;周越設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法，首先構(gòu)建崗位集合和員工集合并進行文本描述，采用文本匹配模型計算崗位與員工的文本匹配得分；同時構(gòu)建崗位與員工的關(guān)系圖，基于關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系匹配模型計算崗位與員工的關(guān)系匹配得分；文本匹配模型和關(guān)系匹配模型通過共教機制進行聯(lián)合訓(xùn)練，再采用訓(xùn)練后的文本匹配模型和關(guān)系匹配模型預(yù)測得到文本匹配得分和關(guān)系匹配得分，最后將文本匹配得分和關(guān)系匹配得分進行加權(quán)計算，得到最終的崗位與員工匹配得分。本發(fā)明結(jié)合了深層文本語義分析和人崗關(guān)系圖網(wǎng)絡(luò)，并通過共教機制進行訓(xùn)練優(yōu)化，顯著提高了匹配的準(zhǔn)確性和魯棒性，特別適用于數(shù)據(jù)稀疏和噪聲較多的企業(yè)環(huán)境。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配方法，其特征在于：具體包括有以下步驟： 1、構(gòu)建崗位集合和員工集合，崗位集合中的每個崗位和員工集合中的每個員工分別對應(yīng)一個文本表述，構(gòu)建基于BERT模型和雙注意力機制的文本匹配模型，采用文本匹配模型計算崗位與員工的文本匹配得分，具體步驟為： S11、構(gòu)建崗位集合J＝{j1,j2,…,ji,…,jn}、員工集合R＝ {r1,r2,…,rk,…,rm}，每個崗位ji對應(yīng)一個崗位描述每個員工rk對應(yīng)一個員工簡歷崗位描述和員工簡歷均為文本表述的向量； S12、使用BERT模型對崗位描述和員工簡歷進行編碼，生成崗位文本的語義表示和員工文本的語義表示，具體見下式1： 式1中，表示崗位文本的語義表示矩陣，表示員工文本的語義表示矩陣，d為編碼維度，L為文本長度； S13、采用親和注意力機制和差異注意力機制組成的雙注意力機制捕捉文本中的相似性與差異性； 親和注意力機制用于捕捉崗位文本與員工文本中的相似性信息，對于每個崗位ji和員工rk，通過注意力權(quán)重計算文本的相似性，具體見下式2： 式2中，表示崗位文本與員工文本相似度的親和注意力矩陣，T代表矩陣的轉(zhuǎn)置，softmax代表softmax激活函數(shù)； 差異注意力機制通過向量減法，捕捉崗位和員工之間的差異，具體見下式3： 式3中，表示崗位文本與員工文本差異度的差異注意力矩陣，softmax代表softmax激活函數(shù)； 然后將親和注意力矩陣與差異注意力矩陣進行加權(quán)融合，具體見下式4： Afinal＝λ×Aaff+1-λ×Adiff4； 式4中，λ∈[0,1]，表示調(diào)節(jié)相似度與差異度的超參數(shù)；Afinal表示雙注意力矩陣； S14、通過文本匹配后的語義表示，計算崗位與員工的匹配得分，計算過程具體見下式5： 式5中，stextji,rk表示崗位ji和員工rk的匹配得分，代表崗位與員工在語義上的相似程度； 2、構(gòu)建崗位與員工的關(guān)系圖，基于關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系匹配模型計算崗位與員工的關(guān)系匹配得分，具體步驟為： S21、構(gòu)建崗位與員工的關(guān)系圖為G＝V,E，其中，V＝J∪R為關(guān)系圖中節(jié)點的結(jié)合，E為表示崗位與員工之間關(guān)系的邊的集合； S22、采用關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)R-GCN將關(guān)系圖中每個節(jié)點v∈V的表示通過鄰居節(jié)點的消息聚合得到更新，具體見下式6： 式6中，Nrv為節(jié)點v在關(guān)系類型r下的鄰居集合，Wr為關(guān)系類型r的參數(shù)矩陣，為鄰居節(jié)點的表示，W0表示節(jié)點v自身特征的權(quán)重矩陣，σ為激活函數(shù)； 每個節(jié)點通過聚合更新后，得到更新后崗位或員工的節(jié)點表示當(dāng)節(jié)點v代表崗位節(jié)點時，即為當(dāng)節(jié)點v代表員工節(jié)點時，即為 S23、通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的關(guān)系表示，計算崗位與員工的關(guān)系匹配得分，具體見下式7： 式7中，srelationjI,rk表示崗位ji和員工rk的關(guān)系匹配得分，是更新后的任一崗位節(jié)點的節(jié)點表示，是的轉(zhuǎn)置，是更新后的任一員工節(jié)點的節(jié)點表示； 3、文本匹配模型和關(guān)系匹配模型通過共教機制進行聯(lián)合訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的文本匹配模型和關(guān)系匹配模型； 4、采用訓(xùn)練后的文本匹配模型和關(guān)系匹配模型預(yù)測得到文本匹配得分和關(guān)系匹配得分，然后將文本匹配得分和關(guān)系匹配得分進行加權(quán)計算，得到最終的崗位與員工匹配得分。

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