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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法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：CN119539759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411685039.1，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法是由冯军美;杨佳睿;李书春;苗启广;郗岳;计钟设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法在说明书摘要公布了：本申请属于数据分析技术领域。本申请提供一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法。本公开实施例利用DMU‑Net架构对求职者的职业发展趋势进行建模。DMU‑Net通过时间序列特征金字塔网络实现多层次特征提取，从而在浅层捕捉季节性变化，深层识别长期趋势，接着设计了跨层注意力机制以融合不同尺度的特征信息，并引入动态多键值记忆矩阵，有效减少下采样过程中的信息损失。此外，通过双视角编码器与自适应特征融合层的设计，实现了对求职者和招聘方需求的双向匹配，提供更精准的就业推荐。

本发明授权一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于职业发展趋势建模的双向就业推荐方法，其特征在于，该方法包括： 构建职业发展趋势模型；其中，职业发展趋势模型包括知识图谱嵌入层、多尺度双视角元路径编码模块和自适应双视角特征融合层；多尺度双视角元路径编码模块包括DMU-Net单元和Bi-LSTM单元，DMU-Net单元包括时间序列特征金字塔网络、跨层注意力融合模块和动态多键值记忆矩阵模块；自适应双视角特征融合层包括自适应特征融合层和双视角元路径聚合层； 构造求职者和职位的交互数据构建元路径实例； 利用知识图谱嵌入层中的TransR模型将元路径实例的实体和关系映射到低维向量空间，以得到元路径嵌入； 利用时间序列特征金字塔网络将元路径嵌入通过多层池化操作逐层提取深层趋势信息和浅层季节性特征，生成多尺度特征； 利用跨层注意力融合模块对不同层级的多尺度特征进行有效整合，以得到当前层次的初始跨层融合特征； 利用动态多键值记忆矩阵模块对初始跨层融合特征进行记忆更新，以得到当前层次的最终跨层融合特征； 利用Bi-LSTM单元分别捕捉候选人和职位视角下的依赖关系，生成双视角聚合表示，且将元路径嵌入作为候选人特征输入进行反转，将反转后的元路径嵌入作为职位特征输入，使DMU-Net单元能够获取双视角特征；其中，双视角聚合表示包括候选人聚合表示和职位聚合表示，双视角特征包括候选人特征表示和职位特征表示； 自适应特征融合层通过自适应注意力机制对双视角聚合表示和双视角特征的特征赋权，将多维特征有效融合，以生成候选人综合特征表示和职位综合特征表示； 将候选人综合特征表示和职位综合特征表示输入至双视角元路径聚合层中，对候选人和职位分别设置不同的第一注意力权重，形成双视角元路径聚合表示；其中，所述双视角元路径聚合表示包括候选人元路径聚合表示和职位元路径聚合表示； 根据双视角元路径聚合表示计算候选人和职位的最终匹配概率，根据最终匹配概率得到推荐结果。

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