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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于集成学习模型的就业推荐方法、系统、设备及介质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：CN115409661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211048512.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于集成学习模型的就业推荐方法、系统、设备及介质是由朱海萍;赵怡菲;田锋;武雨辰;陈妍;郑庆华;王茜莺;张晓平设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成学习模型的就业推荐方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习模型的就业推荐方法、系统、设备及介质，包括：获取用户u及各推荐项目c，将用户u的特征及各推荐项目c的特征进行向量化编码；将用户u的特征向量、用户u已有的交互记录向量和用户u与各推荐项目c的特征向量输入到训练后的集成学习模型中，得到各推荐项目的得分，完成基于集成学习模型的就业推荐，其中，所述集成学习模型由相似性信息组件、全局交互信息组件和特征匹配信息组件构成，该方法、系统、设备及介质能够提高模型的泛化能力及可扩展性，继而提高就业推荐的准确性。

本发明授权基于集成学习模型的就业推荐方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习模型的就业推荐方法，其特征在于，包括： 获取用户u及各推荐项目C，将用户u的特征及各推荐项目c的特征进行向量化编码； 将用户u的特征向量、用户u已有的交互记录向量和用户u与各推荐项目c的特征向量输入到训练后的集成学习模型中，得到各推荐项目的得分，完成基于集成学习模型的就业推荐，其中，所述集成学习模型由相似性信息组件、全局交互信息组件和特征匹配信息组件构成； 所述将用户u的特征向量、用户u已有的交互记录向量和用户u与各推荐项目c的特征向量输入到训练后的集成学习模型中，得到各推荐项目的得分的具体过程为： 将用户u的特征向量输入到训练后的相似性信息组件中，得推荐得分Su,c； 将用户u已有的交互记录向量输入到训练后的全局交互信息组件，得推荐得分Gu,c； 将用户u与各推荐项目c的特征向量输入到训练后的特征匹配信息组件，得推荐得分Mu,c； 计算推荐项目c对于该用户u的推荐得分为： 其中，αii＝1,2,3分别表示相似性信息组件、全局交互信息组件和特征匹配信息组件的权重； 对于用户ui，项目c的推荐评分Sui,c为： 其中，为用户uj的交互记录集合，simui,uj为用户ui与用户uj的相似度，simui,uc为用户ui与用户uc的相似度，ε1及ε2为权重系数； 全局交互信息组件训练过程中的优化目标为： 其中，U为所有用户的集合，Iu为用户u的交互记录的向量表示，θ为自编码器的可训练参数，hIu；θ为自编码器的输出结果，λ为正则化参数，V为输入层到隐层间的转换矩阵，W为隐层到输出层间的转换矩阵； 全局交互信息组件训练过程中的损失函数为： 其中，Iv表示用作验证集的所有交互记录向量的集合，表示该交互记录中用户u与项目c交互记录的真实值，为对该交互的预测值。

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