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龙图腾网获悉温州职业技术学院申请的专利一种基于数据分析的人力资源检测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：CN120031527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510516764.4，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种基于数据分析的人力资源检测方法及系统是由陈慧芝;朱家俊设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的人力资源检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人力资源管理技术领域，具体为一种基于数据分析的人力资源检测方法及系统，包括S1：通过Lambda架构，从人才市场官网获取岗位招聘需求数据，构建人力资源检测岗位招聘图数据库；S2：对提取的人力资源多源数据进行预处理和分词，得到人力资源标准数据；S3：对步骤2得到的岗位招聘需求标准数据和学员端人力资源检测标准数据进行多维检测分析；S4：对步骤3得到的学员端人力资源各检测指标进行综合分析并评估，根据异常评估结果触发预警机制；S5：接收步骤4发出的预警信息，进行学员端人机交互；本发明通过大数据分析技术，对学员人力资源检测数据进行多维度深度检测分析，进而帮助学员制定合理的职业发展规划。

本发明授权一种基于数据分析的人力资源检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的人力资源检测方法，其特征在于，包括： S1：通过Lambda架构，从人才市场官网获取岗位招聘需求数据，构建人力资源检测岗位招聘图数据库； S2：首先通过大数据技术，对人力资源数据进行提取，并对提取到的学员端人力资源多源数据进行预处理和分词，得到学员端人力资源检测标准数据；然后基于人力资源检测岗位招聘图数据库，根据分词后的学员端技能名称识别出对应的岗位招聘需求数据，同时对识别出对应的岗位招聘需求数据进行预处理和分词后得到岗位招聘需求标准数据； S3：对S2得到的岗位招聘需求标准数据和学员端人力资源检测标准数据进行多维检测分析，得到学员端人力资源各检测指标，所述多维检测分析包括学员端技能特征检测分析单元、学员端职业兴趣特征检测分析单元和学员端技能发展趋势特征分析单元； 所述S3中学员端职业兴趣特征检测分析单元：首先通过API接口接入人力测评系统，获取学员经测评后的职业兴趣特征OIC；然后通过网络爬虫技术，获取在目标城市内学员职业兴趣特征为OIC的从事行业，并根据现有的行业类型标准进行分类后得到从事行业类型种类数据集CD1，，m表示职业兴趣特征为OIC的从事行业类型种类的数量，cj表示第j种从事行业类型；接着从数据集CD1中筛选出学员技能检测指标最大值对应的目标岗位需求对应的从事行业类型，并统计对应的目标行业类型目前从事人员数量n_m；其次通过ARIMA模型预测未来时间段目标行业类型需求人员数量的平均值μpeo；最后通过大数据分析技术，得到学员职业兴趣特征检测指标ICDI，，n_T表示职业兴趣特征为OIC的学员总人数，λ表示目标行业类型人员数量近3年的平均增长率，平均增长率为小数形式，ICI表示行业景气指数，，peo0表示目前目标行业类型需求人员基数，ls表示行业类型政策文件中对应的关键词被提及的次数； 所述S3中学员端技能发展趋势特征分析单元：通过大数据技术，首先将历史爬取周期分为N个相等的时间间隔，采集学员端历史爬取周期内每项技能值的增长值Xi I，每项技能值包括学习平台每项技能的课程完成记录和每项技能的测评分数记录，得到每项技能值Xi，，Ccv表示每项技能值完成量，T_ccv表示课程总量，As表示每项技能值测评分数，T_AS表示每项技能值测评总分数，则Xi I=[Xinow-Xibef]，Xinow和Xibef分别表示每项技能值当前值和前一时间间隔的值；然后采集相等的时间间隔目标行业对每项技能值岗位需求人才数量增长值Yi I，Yi I=[Njnow-Njbef]Njbef，Njnow和Njbef分别表示岗位需求人才当前数量和前一时间值；其次采用MIN-MAX归一化公式分别对Xi I和Yi I进行归一化得到Xi Inorm和Yi Inorm；最后通过灰色关联度模型，并结合技能名称数量，得到学员技能发展趋势检测指标DTDI，，ρ表示调节系数，I表示第I个时间间隔，N表示时间间隔的数量，i表示第i个技能名称，n表示技能名称的数量； S4：通过大数据分析技术，对S3得到的学员端人力资源各检测指标进行综合分析并评估，根据异常评估结果触发预警机制，发出预警信息，预警信息包括预警等级和预警响应策略； S5：接收S4发出的预警信息，进行学员端人机交互。

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