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龙图腾网获悉之江实验室;浙江杭钢职业教育集团有限公司申请的专利一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116127186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211583266.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法及系统是由刘海丰;黄程韦;朱晓明;阚保春;魏伟;郑海天;陈圆谜设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法及系统，该方法收集招聘企业发布的招聘职位信息，进行数据处理，并通过关系抽取得到招聘职位三元组，得到职位知识图谱；采集用户包括点击浏览、评论、收藏在内的历史求职行为数据，得到用户偏好的职位数据集合；将用户偏好的职位数据集合作为种子，应用RippleNet算法从所述职位知识图谱中获取多跳职位信息及其关系，得到用户与所述职位知识图谱的实体交互的三元组；构建并训练基于知识图谱并融合用户偏好的多任务推荐模型，包括用户‑图谱实体交互模块、推荐模块、职位‑图谱实体交互模块；根据用户和职位交互的评分，得出职位排序列表。本发明能够改善推荐结果，给出符合用户个性化的推荐需求。

本发明授权一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱人岗个性化匹配推荐方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一：收集招聘企业发布的招聘职位信息，进行数据处理，并通过关系抽取得到招聘职位三元组，再进行知识融合，得到职位知识图谱； 步骤二：采集用户包括点击浏览、评论、收藏在内的历史求职行为数据，得到用户偏好的职位数据集合； 步骤三：将所述用户偏好的职位数据集合作为种子，应用RippleNet算法从所述职位知识图谱中获取多跳职位信息及其关系，得到用户与所述职位知识图谱的实体交互的三元组； 步骤四：构建并训练基于知识图谱并融合用户偏好的多任务推荐模型，包括用户-图谱实体交互模块、推荐模块、职位-图谱实体交互模块； 通过用户-图谱实体交互模块，得到用户和所述知识图谱之间的关系； 通过职位-图谱实体交互模块，得到职位和图谱实体之间的相似度关系； 通过推荐模块，得到用户和职位交互的评分； 步骤五：根据所述用户和职位交互的评分，得出推荐给用户的职位排序列表； 所述步骤三中，用户与所述职位知识图谱的实体交互的三元组表示为hu,ru,tu，其中，hu是头实体，表示用户；ru是关系或属性；tu是尾实体； 通过用户-图谱实体交互模块，得到用户和所述知识图谱之间的关系，具体包括： 在用户-图谱实体交互模块中，将tu、ru分别通过深度神经网络进行信息提取，分别得到tu´、ru´；将hu与所述职位知识图谱中的用户集合u进行交叉压缩信息提取，分别得到hu´和u´；并将ru´与hu´输入深度神经网络，得到尾实体的预测值，最后使用相似度函数评估预测值的预测结果； 所述招聘职位三元组表示为hv,rv,tv，其中，hv为头实体，表示职位；rv为从头实体到尾实体的关系；tv为尾实体； 通过职位-图谱实体交互模块，得到职位和图谱实体之间的相似度关系，具体包括： 在职位-图谱实体交互模块中，将rv和tv分别通过深度神经网络信息提取，分别得到tv´、rv´；将hv与所述职位知识图谱中的职位集合v进行交叉压缩信息提取，分别得到hv´和v´；并将rv´与hv´输入深度神经网络，得到尾实体的预测值，最后使用相似度函数评估预测值的预测结果； 在推荐模块中，将所述用户偏好的职位数据集合输入基于注意力机制的双向LSTM网络，得到用户兴趣偏好向量；并融合所述用户兴趣偏好向量、u´、v´；得到用户和所有职位的交互概率。

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