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龙图腾网获悉中咨海外咨询有限公司申请的专利一种基于数据分析的就业信息匹配方法以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：CN120994910B 。

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：202511159842.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于数据分析的就业信息匹配方法以及系统是由赵玉晶;马家恒;王辉;王蕾;蒋秋伊;张景斐;李雨婷设计研发完成，并于2025-08-19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就业信息匹配方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的就业信息匹配方法以及系统，具体涉及就业匹配领域，通过采集结构化与非结构化数据，采用BERT模型和BiLSTM‑CRF进行语义特征提取；在预处理阶段，通过知识图谱实现实体标准化，并构建包含技能矩阵、职业发展轨迹的求职者画像和岗位模型；特征工程阶段提取技能匹配度、薪资期望契合度、通勤容忍度和职业发展吻合度四大核心特征；薪资契合度通过双向容忍度模型量化评估，动态权重利用带时间衰减的随机森林模型，基于历史成功案例生成特征权重，并引入实时反馈机制调整权重系数；最终匹配度函数融合加权特征和行业趋势因子，通过三级更新机制持续优化模型。

本发明授权一种基于数据分析的就业信息匹配方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的就业信息匹配方法，其特征在于，包括：S1：从企业招聘数据库、求职者简历库及行业公开数据平台中实时获取结构化与非结构化就业数据；S2：对采集的数据进行去噪、缺失值填补、实体识别及文本向量化处理，生成标准化求职者画像与企业岗位模型；S3：基于岗位需求与求职者能力，提取技能匹配度、薪资期望契合度、通勤容忍度及职业发展吻合度四类核心特征；所述S3中，在特征提取阶段，通过量化分析构建四大核心匹配维度，每个维度均采用复合指标计算体系；在技能匹配度中，采用层次化评估模型，首先基于知识图谱计算硬技能匹配度，计算方法具体为： 其中，表示为硬技能匹配度，表示为岗位第i项技能的权重，表示为求职者该技能掌握值，表示为岗位要求的熟练度等级，表示为求职者实际等级；软技能部分则通过简历文本与岗位描述的语义相似度计算，计算方法具体为：其中，B表示为软技能匹配度，表示为岗位描述的文本向量，表示为简历文本的向量；最终技能匹配度为硬软技能的加权调和平均，计算方法具体为：其中，表示为硬技能权重因子；构建双向容忍度模型，同时考虑企业预算区间与求职者期望区间的薪资期望契合度，计算方法具体为： 其中D表示为薪资期望契合度，表示为求职者薪资期望下限，表示为求职者薪资期望上限，表示为企业预算下限，即企业愿意支付的最低薪资；表示为企业预算上限，即企业愿意支付的最高薪资；表示为市场薪资范围跨度；在通勤容忍度中，基于地理信息系统的时空成本计算，计算方法具体为：其中，F表示为通勤容忍度，表示为实际通勤时间，表示为最大可容忍通勤阈值，表示为城市交通系数，表示为远程工作权重，表示为远程办公天数占比；职业发展吻合度采用三维评估模型进行计算，计算方法具体为：其中，G表示为职业发展吻合度，表示为路径成长值，表示为能力适配值，表示为行业惯性值；路径成长值则通过求职者历史岗位跃迁速度与目标岗位晋升路径的皮尔逊相关系数进行计算；能力适配值则通过求职者学习曲线斜率与岗位技术迭代速率的比值进行计算；行业惯性值的计算方法具体为：其中，表示为行业惯性值，表示为目标行业累计从业年限，表示为岗位需求，表示为岗位与候选人的行业细分领域距离，表示为最大允许细分领域跨度阈值；S4： 使用历史匹配成功数据训练随机森林模型，生成各特征的动态权重系数；在动态权重分配阶段，基于历史匹配成功数据构建带有时效修正的随机森林集成学习模型，通过多维度特征重要性分析生成动态权重系数；具体过程为：首先从历史成功匹配案例库中提取正样本，同时构建负样本集，形成带时间标记的训练数据集，为四维特征向量，即；表示为匹配成功标签，表示为匹配发生时间戳；模型采用时间衰减加权抽样技术，近期样本的抽样权重按指数规律增长，计算方法具体为： 其中，表示为某个样本的抽样权重，K表示为衰减系数，表示为第d个样本对应的时间戳，表示为所有样本中的最小时间值，表示为所有样本中的最大时间值；在随机森林训练过程中，针对每棵决策树节点分裂时，计算传统基尼不纯度，引入特征时效因子；通过500棵决策树的并行训练，输出各特征在OOB数据上的平均重要性得分，经Softmax归一化后得到基础权重，计算方法具体为：其中，表示为特征f的基础权重，表示为平均重要性得分，表示为对所有特征的指数值求和，表示为对特征f的原始重要性得分取自然指数；当检测到某类特征在近期的用户行为中呈现显著变化趋势时，自动触发局部再训练，使用滑动时间窗口内的新数据对受影响特征的子树进行增量更新，生成调整后的动态权重，计算方法具体为： 其中，表示为在时间时刻特征f的最终权重，表示为特征f的基础权重，表示为调节系数，表示为特征f在时间窗口内的变化斜率； S5：将匹配结果按得分降序推送至用户端，并根据用户行为数据迭代更新权重模型。

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