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龙图腾网获悉广东农工商职业技术学院(农业部华南农垦干部培训中心)申请的专利基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备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：CN120782406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511220894.X，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备是由刘琳;叶茵;廖福保;赵建保设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于生成式自然语言处理的领域，提供了基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备，计算相对于各岗位聚类核心的岗位知识坐标序列，以及其关联技能实体相对于各技能聚类核心的技能知识坐标序列，并依据二者生成岗位实体的知识坐标映射矩阵；当出现增量三元组时，基于对应岗位实体的知识坐标映射矩阵与图谱中既有岗位实体的知识坐标映射矩阵计算映契差指标，以所述映契差指标比较于映契差均值和标准差，判断是否将该增量三元组纳入知识图谱，将所述增量三元组写入知识图谱并更新实体向量，进行推荐输出。通过刻画多主轴缺口，自适应规模与漂移，实现秒级冷启动与分钟级局部融入。

本发明授权基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 爬取岗位招聘信息与技能描述的文本；对所述文本进行抽取，得到由岗位实体、技能实体与二者间语义关系组成的三元组集合；将所述三元组集合生成初始的知识图谱；对知识图谱中各实体进行向量化表示，获得岗位实体向量与技能实体向量； 分别对岗位实体向量与技能实体向量进行聚类，得到岗位聚类核心的集合与技能聚类核心的集合；计算各岗位聚类核心的岗位知识坐标序列，计算各技能聚类核心的技能知识坐标序列，并依据岗位知识坐标序列与技能知识坐标序列生成岗位实体对应的知识坐标映射矩阵； 当出现增量三元组时，基于增量三元组对应的岗位实体的知识坐标映射矩阵与知识图谱中既有的岗位实体的知识坐标映射矩阵计算映契差，以所述映契差是否大于映契差均值与映契差标准差的和，判断是否将该增量三元组纳入知识图谱； 其中，所述映契差通过比较增量知识坐标映射矩阵左右对角线特征与对应存量知识坐标映射矩阵左右对角线特征之间生成； 当满足判断条件时，将所述增量三元组写入知识图谱并更新，进行推荐输出； 其中，生成岗位实体的知识坐标映射矩阵的方法，具体为： 所述人才素养图谱中，分别对每个岗位实体，分别获取每个岗位实体的岗位知识坐标映射，分别获取每个岗位实体的技能知识坐标映射； 以一个岗位实体的岗位知识坐标映射中各维度的数值，分别相比于该岗位实体的技能知识坐标映射中各维度的数值，岗位知识坐标映射中一个维度的数值分别相比于该岗位实体的技能知识坐标映射中各维度的数值所得的比值组成的向量为矩阵的一列，以岗位知识坐标映射中各个维度的数值分别相比于该岗位实体的技能知识坐标映射中各维度的数值所得的比值组成的向量作为矩阵的各列，以此组成的矩阵即为该岗位实体的知识坐标映射矩阵； 其中，岗位知识坐标序列与技能知识坐标序列的计算方式为： 计算该岗位实体的岗位实体向量相对于各岗位实体聚类核心的交叉熵的倒数，分别作为该岗位实体相对于各岗位实体聚类核心的岗位知识坐标，一个岗位实体相对于各岗位实体聚类核心的岗位知识坐标的数值组成的序列为该岗位实体的岗位知识坐标映射； 以该岗位实体关联的各技能实体的技能实体向量，与每个岗位技能聚类核心分别计算交叉熵；选出该岗位实体关联的各技能实体的技能实体向量与岗位技能聚类核心的交叉熵的中位值的倒数，作为该岗位实体相对于一个岗位技能聚类核心的技能知识坐标；岗位实体相对于各岗位技能聚类核心的技能知识坐标的数值组成的序列为该岗位实体的技能知识坐标映射。

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广东农工商职业技术学院(农业部华南农垦干部培训中心)，其通讯地址为：510507 广东省广州市天河区粤垦路198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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