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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京優(yōu)師橋教育咨詢有限公司申請(qǐng)的專利一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120104873B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510183118.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法及系統(tǒng)是由劉晨明;苗海順;李歡;許立威;王琳琳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法及系統(tǒng)，涉及智能推薦技術(shù)領(lǐng)域，包括，實(shí)時(shí)收集求職者和招聘崗位的多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分類和標(biāo)準(zhǔn)化處理，輸出非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)；通過(guò)情感分析方法提取求職者的情感傾向，構(gòu)建求職者的情感畫像向量；利用深度遷移學(xué)習(xí)，從源領(lǐng)域遷移知識(shí)到目標(biāo)領(lǐng)域，對(duì)崗位與求職者的匹配精度進(jìn)行優(yōu)化，并結(jié)合遷移后的知識(shí)優(yōu)化崗位推薦；結(jié)合求職者的情感需求和崗位的文化適配度，生成個(gè)性化的崗位推薦列表，優(yōu)先推薦與求職者需求匹配度最高的崗位。本發(fā)明利用深度遷移學(xué)習(xí)框架，將源領(lǐng)域的知識(shí)遷移到目標(biāo)領(lǐng)域，優(yōu)化崗位與求職者的匹配精度。

本發(fā)明授權(quán)一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人崗精準(zhǔn)匹配智能推薦的方法，其特征在于：包括， 實(shí)時(shí)收集求職者和招聘崗位的多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分類和標(biāo)準(zhǔn)化處理，輸出非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)； 通過(guò)情感分析方法提取求職者的情感傾向，構(gòu)建求職者的情感畫像向量； 利用深度遷移學(xué)習(xí)，從源領(lǐng)域遷移知識(shí)到目標(biāo)領(lǐng)域，對(duì)崗位與求職者的匹配精度進(jìn)行優(yōu)化，并結(jié)合遷移后的知識(shí)優(yōu)化崗位推薦，具體步驟如下， 通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成源領(lǐng)域的深度特征向量表示； 將深度特征向量表示傳遞到目標(biāo)領(lǐng)域，構(gòu)建自適應(yīng)的遷移學(xué)習(xí)框架，通過(guò)微調(diào)參數(shù)逐層傳遞知識(shí)； 在每一層中，利用非線性映射函數(shù)進(jìn)行高階特征融合，從而保持源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域之間的多尺度信息； 采用自適應(yīng)加權(quán)方法對(duì)源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的多層特征進(jìn)行對(duì)齊，在特征對(duì)齊過(guò)程中，通過(guò)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化； 通過(guò)高斯核函數(shù)對(duì)求職者與崗位的多維特征進(jìn)行融合，構(gòu)建非線性融合機(jī)制； 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)建Q-learning網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)個(gè)人特征數(shù)據(jù)、崗位信息數(shù)據(jù)、情感需求數(shù)據(jù)、崗位文化適配度數(shù)據(jù)和崗位推薦反饋數(shù)據(jù)，進(jìn)行崗位推薦優(yōu)化； 通過(guò)多維特征融合算法，將求職者的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)與求職者的情感畫像向量進(jìn)行融合，計(jì)算求職者與崗位之間的相似度，得到初步的匹配分?jǐn)?shù)； 結(jié)合求職者的情感需求和崗位的文化適配度，生成個(gè)性化的崗位推薦列表，優(yōu)先推薦與求職者需求匹配度最高的崗位，具體步驟如下， 將求職者的情感需求數(shù)據(jù)與崗位文化適配度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)齊； 根據(jù)初步的匹配分?jǐn)?shù)，使用Top-K推薦策略，選出匹配度最高的前K個(gè)崗位，作為候選推薦崗位； 結(jié)合求職者和招聘崗位的多源數(shù)據(jù)，對(duì)初步推薦列表進(jìn)行二次排序，優(yōu)先展示與求職者的情感需求數(shù)據(jù)和崗位的文化適配度數(shù)據(jù)匹配度最高的崗位，并輸出個(gè)性化的崗位推薦列表。

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