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龙图腾网获悉江苏人加信息科技有限公司申请的专利基于人工智能的员工岗位匹配与调配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：CN119494522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510079376.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统是由戴炯设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：基于员工历史工作数据，生成优化员工能力特征向量并提取员工能力发展趋势，结合团队协作数据，利用跨模态对比学习网络得到员工综合能力向量，计算发展潜力指数，基于岗位说明数据和历史招聘数据，构建岗位技能知识图谱，通过动态异构图神经网络和自适应图注意力网络生成岗位技能特征矩阵和团队结构特征向量，结合员工综合能力向量，计算员工‑岗位匹配度分数矩阵，将匹配度分数矩阵和发展潜力指数输入分布式多智能体强化学习模型，构建奖励函数，通过分层任务分解和蒙特卡洛树搜索生成并评估调配方案，最终输出调配执行方案。

本发明授权基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法，其特征在于，包括： 采集员工历史工作数据，其中，所述员工历史工作数据包括工作业绩数据、技能评估数据和团队协作数据，对所述员工历史工作数据进行多尺度特征提取，得到初始员工能力特征向量并添加至预先设置的扩散概率模型，结合马尔可夫链采样过程生成优化员工能力特征向量，将所述工作业绩数据和所述技能评估数据添加至预先设置的时空混合网络模型中，通过卷积操作提取员工能力发展趋势，将所述员工能力发展趋势、优化员工能力特征向量和所述团队协作数据添加至跨模态对比学习网络，基于对比损失函数和动态温度参数求解得到员工综合能力向量并添加至特征增强网络，结合多尺度特征金字塔和自适应特征聚合模块得到发展潜力指数，包括： 采集员工历史工作数据，其中，所述员工历史工作数据包括工作业绩数据、技能评估数据和团队协作数据，将所述员工历史工作数据划分为训练集、验证集和测试集，构建卷积神经网络模型，将所述训练集中的数据输入所述卷积神经网络模型，通过前向传播计算输出特征向量，基于损失函数计算所述输出特征向量与员工实际能力水平的差异，通过反向传播更新网络参数，将所述验证集中的数据用于评估模型泛化性能并调整超参数，将所述员工历史工作数据输入训练完成的卷积神经网络模型，输出初始员工能力特征向量； 构建扩散概率模型的图结构，将所述初始员工能力特征向量作为节点特征，基于组织结构和项目合作信息构建节点之间的边，计算不同节点特征向量之间的相似度，基于所述相似度定义转移概率矩阵，随机选择一个节点作为开始节点，根据所述转移概率矩阵进行随机游走采样，记录访问节点序列形成采样路径，对所述采样路径中的节点特征向量进行平均值聚合，重复执行多次随机游走采样，得到扩散后的员工能力特征向量分布； 将所述扩散后的员工能力特征向量分布作为马尔可夫链采样的初始分布，计算特征向量之间的条件概率分布，基于所述条件概率分布定义马尔可夫链转移矩阵，从所述初始分布中采样得到初始状态，根据所述马尔可夫链转移矩阵迭代执行状态转移，形成马尔可夫链，重复执行多次马尔可夫链采样得到状态序列，对所述状态序列中的特征向量进行平均值聚合，输出优化后的员工能力特征向量； 构建包含三个特征编码器的跨模态对比学习网络，所述三个特征编码器分别用于处理所述优化后的员工能力特征向量、员工能力发展趋势向量和团队协作数据，通过所述三个特征编码器将三种模态数据映射至公共特征空间，引入动态温度参数，基于所述动态温度参数计算相似样本对和不相似样本对之间的对比损失，优化所述特征编码器和所述动态温度参数，使不同模态特征在公共空间对齐，将三个特征向量拼接得到员工综合能力向量； 构建包含多尺度特征金字塔和自适应特征聚合模块的特征增强网络，将所述员工综合能力向量输入所述特征金字塔底层，通过卷积和池化操作生成不同尺度的特征图谱，通过注意力机制计算特征聚合权重，使用所述自适应特征聚合模块对不同尺度特征图谱进行加权融合，将融合后的多尺度特征通过全连接层映射到预定范围，输出员工发展潜力指数； 基于所述动态温度参数计算相似样本对和不相似样本对之间的对比损失如下公式所示： 其中，L表示对比损失，fxi表示样本xi的特征向量，fxj表示样本xj的特征向量，r表示动态温度参数，sim表示相似度度量函数，fxk表示样本xk的特征向量，k表示样本索引； 采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模型中进行语义理解和知识抽取，构建岗位技能知识图谱，将所述岗位技能知识图谱添加至动态异构图神经网络，所述动态异构图神经网络通过时变拓扑学习、异构子图采样和图结构蒸馏生成岗位技能特征矩阵，结合自适应图注意力网络进行层次化采样和动态聚合，得到团队结构特征向量，将所述岗位技能特征矩阵、所述员工综合能力向量和所述团队结构特征向量添加至神经架构搜索网络，通过参数学习、超网络优化和知识迁移得到员工-岗位匹配度分数矩阵； 将所述员工-岗位匹配度分数矩阵和所述发展潜力指数输入分布式多智能体强化学习模型，构建包含当前人员分布状态和团队结构状态的状态空间，构建基于调配方案空间的动作空间，基于岗位匹配度分数、发展潜力指数和团队协作数据构建奖励函数，基于内在激励的探索策略执行迭代训练，并通过分层任务分解机制优化调配策略，生成初始调配方案，通过蒙特卡洛树搜索模型中的价值网络预测模块和路径评估模块对所述初始调配方案进行评估，根据评估结果输出调配执行方案并结合因果推理网络对调配后的员工表现数据和团队协作数据进行分析，结合元策略优化算法对所述多智能体强化学习模型进行参数调整。

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