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龙图腾网获悉贵州华众人力资源有限公司申请的专利一种基于云计算的智慧就业数据处理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：CN120822930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511261126.9，技术领域涉及：G06Q10/105；该发明授权一种基于云计算的智慧就业数据处理方法及系统是由钟洪波;姜运;李春飞;程廷芳;杨海霞设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的智慧就业数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于云计算的智慧就业数据处理方法及系统。所述方法通过云计算架构整合多源异构数据并构建标准化数据集合；利用分布式特征提取技术生成带时间维度和行业标签的动态特征集；结合并行画像构建与动态匹配度矩阵计算实现专业能力与岗位需求的精准映射，再通过融入实时行业趋势特征来优化匹配模型；最终通过检测行业需求变化，根据动态匹配模型生成支持个性化岗位推荐与技能提升建议的结构化数据。解决传统方法实时性差、维度单一和响应滞后的问题，显著提升就业数据处理的动态适应能力和分析精度，帮助就业服务平台为求职者提供及时、准确的个性化岗位推荐与技能提升建议。

本发明授权一种基于云计算的智慧就业数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的智慧就业数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： S1：通过云计算架构获取多源异构数据，对所述多源异构数据进行标准化处理，生成标准化数据集合；其中，所述多源异构数据包括求职者能力数据和就业市场岗位描述数据； S2：对所述标准化数据集合执行分布式特征提取，生成包含时间维度和行业分类标签的动态特征集； S3：基于所述动态特征集并行构建专业能力画像与岗位需求画像，计算所述专业能力画像与所述岗位需求画像之间的匹配度矩阵； S4：根据行业趋势报告提取变化趋势特征，将所述变化趋势特征融入所述匹配度矩阵进行动态更新，生成动态匹配模型； S5：通过检测行业需求变化，根据所述动态匹配模型生成支持个性化岗位推荐与技能提升建议的结构化数据； 其中，所述S4包括： S41：从所述行业趋势报告中提取各技能词的频变化率，当所述技能词的频变化率超过预设变化率阈值时，将所述技能词所对应的技能特征标记为高影响特征； S42：对所述动态特征集中的岗位数据执行LDA主题建模，生成需求主题分布；其中，表示第个岗位的需求主题分布，表示第个岗位的第个需求主题的需求权重，，表示需求主题的数量； S43：根据所述高影响特征，对所述需求主题分布进行调整，得到动态需求主题分布； S44：基于所述动态需求主题分布生成动态匹配矩阵，将所述动态匹配矩阵作为所述动态匹配模型； 其中，所述S3包括： S31：构建专业能力画像，包括： 对所述动态特征集中的技能数据执行DBSCAN聚类分析，生成专业能力簇集； 计算所述专业能力簇集中各专业能力簇的中心向量，将所述中心向量作为所述专业能力画像；所述中心向量的计算公式为： ； 其中，表示第个专业能力簇的中心向量；表示第个专业能力簇，包含所述技能特征，，表示专业能力簇的数量；表示第个专业能力簇中所述技能特征的数量；表示技能特征的TF-IDF向量表示； S32：将所述需求主题分布作为所述岗位需求画像；其中，表示第个岗位的需求主题分布，表示第个岗位的第个需求主题的需求权重，，表示需求主题的数量； S33：获取主题技能映射矩阵，基于所述主题技能映射矩阵计算所述专业能力簇集与所述需求主题分布之间的余弦相似度，根据所述余弦相似度生成初始匹配度矩阵，其中所述余弦相似度的计算公式为： ； 其中，为所述主题技能映射矩阵，表示每个需求主题与技能之间的关系；表示所述主题技能映射矩阵与所述需求主题分布的转置相乘； S34：当所述初始匹配度矩阵中的所述余弦相似度低于预设相似度阈值时，对所述初始匹配度矩阵进行优化，生成优化后匹配度矩阵，作为所述专业能力画像与所述岗位需求画像之间的所述匹配度矩阵，包括： 从所述主题技能映射矩阵中提取特征权重向量，其中表示第个技能的特征权重，表示技能数量，； 通过梯度下降法对所述特征权重向量执行迭代优化，生成优化权重向量； 根据所述优化权重向量更新所述主题技能映射矩阵，基于更新后的所述主题技能映射矩阵，生成所述优化后匹配度矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州华众人力资源有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区明珠大道609号保利溪湖项目A-2地块三期14幢1单元3层2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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