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龙图腾网获悉深圳市法本信息技术股份有限公司申请的专利人岗匹配方法、装置、设备、介质以及产品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：CN120106805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510593334.2，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权人岗匹配方法、装置、设备、介质以及产品是由郑帅;龙榜;何流红;周明振;贾国强;贺涛;张德城设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本人岗匹配方法、装置、设备、介质以及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人岗匹配方法、装置、设备、介质以及产品，涉及信息处理技术领域，方法包括：通过接收招聘岗位数据以及简历数据；通过预先构建的人岗匹配模型对所述招聘岗位数据以及简历数据进行数据匹配，得到匹配结果，所述人岗匹配模型基于招聘向量模型、信息抽取模型、权重评估模型以及匹配度打分模型构建得到。由此，通过由招聘向量模型、信息抽取模型、权重评估模型以及匹配度打分模型构建得到的人岗匹配模型对招聘岗位数据以及简历数据进行数据匹配，得到匹配结果，解决了现有技术中未将岗位要求与简历优势进行对齐，导致企业招聘质量不高以及人才流失的问题，提高了人岗匹配的准确性。

本发明授权人岗匹配方法、装置、设备、介质以及产品在权利要求书中公布了：1.一种人岗匹配方法，其特征在于，所述人岗匹配方法包括： 接收招聘岗位数据以及简历数据； 通过预先构建的人岗匹配模型对所述招聘岗位数据以及简历数据进行数据匹配，得到匹配结果，所述人岗匹配模型基于招聘向量模型、信息抽取模型、权重评估模型以及匹配度打分模型构建得到； 其中，所述通过预先构建的人岗匹配模型对所述招聘岗位数据以及简历数据进行数据匹配，得到匹配结果的步骤之前，所述方法还包括： 获取历史岗位信息以及历史简历信息； 对所述历史岗位信息进行聚类分析，得到人岗匹配维度； 基于所述人岗匹配维度，通过第一深度学习与自然语言处理模型对所述历史岗位信息以及历史简历信息进行信息抽取，得到第一抽取结果； 根据所述第一抽取结果构建向量模型优化数据集，并基于所述向量模型优化数据集对初始向量模型进行训练，得到招聘向量模型； 根据所述第一抽取结果对所述第一深度学习与自然语言处理模型进行知识蒸馏，得到信息抽取模型； 通过第二深度学习与自然语言处理模型对所述人岗匹配维度以及历史简历信息进行维度权重评估，得到评估结果； 根据所述评估结果对所述第二深度学习与自然语言处理模型进行知识蒸馏，得到权重评估模型； 将所述第一抽取结果以及评估结果输入第三深度学习与自然语言处理模型进行匹配度打分，得到第一打分结果； 根据所述第一打分结果对所述第三深度学习与自然语言处理模型进行知识蒸馏，得到匹配度打分模型； 其中，所述根据所述第一打分结果对所述第三深度学习与自然语言处理模型进行知识蒸馏，得到匹配度打分模型的步骤包括： 对所述第三深度学习与自然语言处理模型进行知识蒸馏，得到初始匹配度打分模型； 将所述第一抽取结果以及评估结果输入所述初始匹配度打分模型，得到第二打分结果； 基于所述第一打分结果以及第二打分结果进行差异计算，得到交叉熵损失； 其中，所述交叉熵损失的计算公式为： 其中，表示DeepSeek R1模型，表示学生模型，表示DeepSeek R1模型对于输入得到的输出概率分布，表示学生模型对于输入得到的输出概率分布； 基于所述第一打分结果的概率分布以及所述第二打分结果的概率分布进行差异计算，得到散度损失； 其中，所述散度损失的计算公式为： 根据所述交叉熵损失以及散度损失对所述初始匹配度打分模型进行模型优化，得到匹配度打分模型； 其中，蒸馏总损失的计算公式为： 其中，为交叉熵损失，为散度损失，为样本总数，为蒸馏总损失，为教师模型的最终输出，为交叉熵损失系数，所述交叉熵损失系数根据招聘任务进行调整； 根据所述招聘向量模型、信息抽取模型、匹配度打分模型以及权重评估模型构建得到人岗匹配模型； 其中，所述通过预先构建的人岗匹配模型对所述招聘岗位数据以及简历数据进行数据匹配，得到匹配结果的步骤之后，所述方法还包括： 接收岗位应聘结果； 根据所述岗位应聘结果查询所述简历数据得到应聘人员信息； 根据所述应聘人员信息向员工管理端发送初始员工评价表，由所述员工管理端对所述初始员工评价表进行填充，得到最终员工评价表； 接收所述最终员工评价表，通过所述最终员工评价表对所述人岗匹配模型进行模型优化，得到模型优化结果，其中，所述模型优化包括招聘向量模型优化、信息抽取模型优化、权重评估模型优化以及匹配度打分模型优化。

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