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龙图腾网获悉淮南联合大学(安徽广播电视大学淮南分校淮南职工大学)申请的专利一种基于数据分析的人岗智能匹配模型管理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：CN120471595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510576744.6，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种基于数据分析的人岗智能匹配模型管理方法及系统是由王晓勇;方厚加;万晋军设计研发完成，并于2025-05-06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岗智能匹配模型管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人岗匹配技术领域，具体为一种基于数据分析的人岗智能匹配模型管理方法及系统，包括：采集历史招聘数据构建求职者特征向量和岗位特征向量；提取求职结果对应的求职者特征向量和岗位特征向量构成历史求职反馈数据集，计算非偏见特征匹配度构建偏见反馈数据集；基于偏见反馈数据集和历史求职反馈数据集提取非偏见反馈数据，对历史求职反馈数据集进行重构优化；构建非偏见人岗匹配数据集，使用非偏见人岗匹配数据集对人岗智能匹配模型进行训练；将训练好的人岗智能匹配模型应用于职位推荐，并收集后续的求职结果数据对模型进行优化。本发明能够有效消除历史招聘数据中的偏见因素，提高匹配结果的公平性。

本发明授权一种基于数据分析的人岗智能匹配模型管理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岗智能匹配模型管理方法，其特征在于，包括： 采集历史招聘数据；所述历史招聘数据包括历史简历数据、历史岗位数据和历史求职结果数据； 构建特征映射字典，根据所述特征映射字典和所述历史招聘数据构建求职者特征向量和岗位特征向量；所述求职者特征向量和所述岗位特征向量包括硬性要求特征子向量、软性偏好特征子向量和潜在偏见特征子向量； 根据所述历史求职结果数据提取对应的所述求职者特征向量和所述岗位特征向量，构成历史求职反馈数据集； 根据所述求职者特征向量和所述岗位特征向量计算非偏见特征匹配度，根据所述非偏见特征匹配度和所述历史求职反馈数据集构建偏见反馈数据集；设定非偏见匹配度阈值，定义所述偏见反馈数据集： Dbias＝{dh|Mnonbiasdh＞θ且Yh＝0}； 其中，Dbias表示所述偏见反馈数据集；dh表示第h条历史求职反馈数据；Mnonbiasdh表示第h条所述历史求职反馈数据对应的所述非偏见特征匹配度；θ表示所述非偏见匹配度阈值；Yh表示第h条所述历史求职反馈数据的录用结果，Yh＝0表示未录用，Yh＝1表示录用； 基于所述偏见反馈数据集和所述历史求职反馈数据集提取非偏见反馈数据，根据所述非偏见反馈数据对所述历史求职反馈数据集进行重构优化包括：从所述历史求职反馈数据集中删除所述偏见反馈数据集，得到重构求职反馈数据集；从所述重构求职反馈数据集中提取求职成功反馈数据，计算人岗匹配相似度矩阵；所述人岗匹配相似度矩阵中的每个元素表示每条所述求职成功反馈数据与每条偏见反馈数据的人岗匹配相似度；选择所述人岗匹配相似度大于人岗匹配阈值的所述求职成功反馈数据，作为所述非偏见反馈数据；对于每条所述非偏见反馈数据，统计所述人岗匹配相似度大于所述人岗匹配阈值的次数，计算偏见权重，根据所述偏见权重对所述非偏见反馈数据进行采样，得到优化非偏见反馈数据集；将所述重构求职反馈数据集和所述优化非偏见反馈数据集进行组合，得到重构优化反馈数据集； 基于所述重构优化反馈数据集构建非偏见人岗匹配数据集，使用所述非偏见人岗匹配数据集对人岗智能匹配模型进行训练； 将训练好的所述人岗智能匹配模型应用于职位推荐，并收集后续的求职结果数据，根据所述求职结果数据对所述人岗智能匹配模型进行优化。

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淮南联合大学(安徽广播电视大学淮南分校淮南职工大学)，其通讯地址为：232000 安徽省淮南市田家庵区洞山西路；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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