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龙图腾网获悉深圳学友科技有限公司申请的专利基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法及装置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：CN120912389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511017892.0，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法及装置是由杨增余;王祝龙;邹晨晨设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法及装置，该方法包括：获取企业内部多源异构数据并进行预处理得到标准化的多维特征数据集；采用非对称随机区组模型的半定规划方法构建动态岗位能力画像；应用线性时间基元算法分析能力维度间因果关系得到员工能力评估报告；采用耗散过度满足的约束求解算法计算能力差距矩阵得到个性化能力提升需求；通过加权匹配算法对学习资源进行筛选组合得到个性化学习推荐计划；采用晋升路径规划算法构建多维度晋升可能性评估得到个性化晋升路径建议。本发明实现学习、测评与晋升的闭环反馈机制，为企业人才发展提供系统化解决方案。

本发明授权基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于岗位画像的智能课程匹配与晋升路径推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取企业内部的多源异构数据，对所述多源异构数据进行数据清洗、标准化和特征提取处理，得到标准化的多维特征数据集； 基于所述标准化的多维特征数据集，采用非对称随机区组模型的半定规划方法将岗位能力要求与胜任者特征进行映射，得到动态的岗位能力画像； 基于所述标准化的多维特征数据集和所述动态的岗位能力画像，应用线性时间基元算法分析能力维度间的因果关系，得到员工能力评估报告，包括：基于所述标准化的多维特征数据集的员工历史学习记录、测评结果和工作表现数据，进行多维度数据整合，得到员工历史能力表现数据集；基于所述员工历史能力表现数据集，应用图形因果推理方法识别各能力维度间的因果关系，得到能力因果关系网络；对所述能力因果关系网络进行拓扑排序和路径追踪，应用线性时间基元算法进行直接影响和间接影响计算，得到能力权重关系矩阵；基于所述能力权重关系矩阵和所述标准化的多维特征数据集的员工最新测评数据，通过加权网络传播算法进行综合能力评分计算，得到员工能力多维评分结果；基于所述员工能力多维评分结果，结合所述动态的岗位能力画像，生成直观的能力评估报告，得到所述员工能力评估报告； 基于所述动态的岗位能力画像和所述员工能力评估报告，采用耗散过度满足的约束求解算法通过迭代计算能力差距值和权重系数计算员工当前能力与目标岗位要求之间的差距矩阵，得到个性化的能力提升需求； 基于所述个性化的能力提升需求，结合从所述标准化的多维特征数据集的学习资源，通过加权匹配算法对所述学习资源进行筛选和组合，得到个性化学习推荐计划； 基于所述动态的岗位能力画像、所述员工能力评估报告和所述标准化的多维特征数据集的组织架构数据，采用晋升路径规划算法构建多维度晋升可能性评估，得到个性化晋升路径建议。

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