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龙图腾网获悉北京优师桥教育咨询有限公司申请的专利一种人岗精准匹配智能推荐的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：CN120104873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510183118.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种人岗精准匹配智能推荐的方法及系统是由刘晨明;苗海顺;李欢;许立威;王琳琳设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人岗精准匹配智能推荐的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人岗精准匹配智能推荐的方法及系统，涉及智能推荐技术领域，包括，实时收集求职者和招聘岗位的多源数据，并进行数据清洗、分类和标准化处理，输出非结构化文本数据；通过情感分析方法提取求职者的情感倾向，构建求职者的情感画像向量；利用深度迁移学习，从源领域迁移知识到目标领域，对岗位与求职者的匹配精度进行优化，并结合迁移后的知识优化岗位推荐；结合求职者的情感需求和岗位的文化适配度，生成个性化的岗位推荐列表，优先推荐与求职者需求匹配度最高的岗位。本发明利用深度迁移学习框架，将源领域的知识迁移到目标领域，优化岗位与求职者的匹配精度。

本发明授权一种人岗精准匹配智能推荐的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人岗精准匹配智能推荐的方法，其特征在于：包括， 实时收集求职者和招聘岗位的多源数据，并进行数据清洗、分类和标准化处理，输出非结构化文本数据； 通过情感分析方法提取求职者的情感倾向，构建求职者的情感画像向量； 利用深度迁移学习，从源领域迁移知识到目标领域，对岗位与求职者的匹配精度进行优化，并结合迁移后的知识优化岗位推荐，具体步骤如下， 通过多层神经网络对源领域的数据进行特征提取，生成源领域的深度特征向量表示； 将深度特征向量表示传递到目标领域，构建自适应的迁移学习框架，通过微调参数逐层传递知识； 在每一层中，利用非线性映射函数进行高阶特征融合，从而保持源领域和目标领域之间的多尺度信息； 采用自适应加权方法对源领域和目标领域的多层特征进行对齐，在特征对齐过程中，通过损失函数进行优化； 通过高斯核函数对求职者与岗位的多维特征进行融合，构建非线性融合机制； 基于强化学习构建Q-learning网络，根据个人特征数据、岗位信息数据、情感需求数据、岗位文化适配度数据和岗位推荐反馈数据，进行岗位推荐优化； 通过多维特征融合算法，将求职者的非结构化文本数据与求职者的情感画像向量进行融合，计算求职者与岗位之间的相似度，得到初步的匹配分数； 结合求职者的情感需求和岗位的文化适配度，生成个性化的岗位推荐列表，优先推荐与求职者需求匹配度最高的岗位，具体步骤如下， 将求职者的情感需求数据与岗位文化适配度数据进行标准化对齐； 根据初步的匹配分数，使用Top-K推荐策略，选出匹配度最高的前K个岗位，作为候选推荐岗位； 结合求职者和招聘岗位的多源数据，对初步推荐列表进行二次排序，优先展示与求职者的情感需求数据和岗位的文化适配度数据匹配度最高的岗位，并输出个性化的岗位推荐列表。

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