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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于联邦学习与自然语言处理的人才培养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：CN119988735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510100547.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法是由贺超;徐子珊;杨沣渝;仇冠盛;徐子嘉;胡与同;苏培东设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法，包括以下步骤：处理多源异构数据，得到标准数据；构建可进行增量更新的人才知识图谱；对敏感数据进行匿名化和脱敏处理，并在不共享原始数据的前提下，利用联邦学习框架进行联合建模，得到本地模型；生成人才画像和岗位画像，结合多种目标因素和动态权重预设匹配算法，得到人才匹配模型；持续监测所述人才画像和所述岗位画像之间的相似差距，动态生成课程优化方案和岗位优化方案；对推荐过程进行可视化解释或关键词说明。本发明不仅能够提高匹配精度和效率，打破数据孤岛，保护隐私安全，还能够动态适应市场需求变化，满足多方的个性化需求，促进教育与就业的精准对接。

本发明授权基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集教育机构、企业和第三方平台的相关数据，得到多源异构数据，将所述多源异构数据存储到数据湖中，再对所述多源异构数据进行数据清洗和整合，得到标准数据，并将所述标准数据存储到数据仓库中； 构建人才培养和岗位技能相关的人才知识图谱，并对所述人才知识图谱进行实时增量更新； 对所述标准数据中的敏感数据进行匿名化和脱敏处理，并在教育机构和企业不共享原始数据的前提下，利用联邦学习框架进行联合建模，得到本地模型； 基于所述标准数据，对学生和岗位进行深层次语义刻画，生成动态更新的人才画像和岗位画像，并结合多种目标因素和动态权重预设匹配算法，再将所述人才画像、所述岗位画像和所述匹配算法部署到所述本地模型中，得到人才匹配模型； 持续监测所述人才画像和所述岗位画像之间的相似差距，根据所述相似差距和所述人才匹配模型的输出，动态生成课程优化方案和岗位优化方案； 利用可解释AI技术对所述人才匹配模型的输出、所述课程优化方案和所述岗位优化方案进行可视化解释或关键词说明； 对所述标准数据中的敏感数据进行匿名化和脱敏处理，并在教育机构和企业不共享原始数据的前提下，利用联邦学习框架进行联合建模，得到本地模型，包括： 将所述标准数据分类为个人隐私信息、企业敏感数据和普通数据； 针对所述个人隐私信息，利用不可逆的哈希算法进行加密，并在哈希前加入随机盐值，以防止彩虹表攻击，完成所述个人隐私信息的匿名化处理； 针对所述企业敏感数据，利用正则化表达式识别敏感字段，对所述敏感字段进行哈希、屏蔽或模糊化操作，完成所述企业敏感数据的脱敏处理； 将教育机构和企业设置为参与方，每个所述参与方在本地使用自己的数据进行模型训练，得到本地模型和本地参数，完成本地节点的部署； 利用同态加密对所述本地参数进行加密，得到加密参数，通过中央服务器接收所述加密参数，并对所述加密参数进行聚合操作，得到全局参数，完成云节点的部署； 利用中央服务器将所述全局参数发送至各个所述参与方，进行所述本地模型的全局更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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