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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释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：CN121212728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511740235.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释方法及装置是由李博;龚昊辰;胡丹妮;唐芳;张忠山;朱仁崎;潘琳;叶安琪;王君至;傅文萱;姚锋;乔凤才;林翔设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释方法及装置。所述方法包括：获取预先训练收敛的图神经网络与原始嵌入特征，同时依据存储有人员、技能、岗位、业务等实体的知识图谱开展后续操作，以图神经网络为在岗人员推荐网络，把原始嵌入特征和图神经网络经反向传播算法得到的梯度向量结合，形成梯度特征。对知识图谱节点进行社区划分，通过最大化模块度生成节点社区标签。最后，将梯度特征、节点社区标签与图神经网络模型一同输入解释框架，优化图掩码与特征掩码以最大化信息量化指标，生成含关键子图与特征掩码的岗位人员推荐结果。采用本方法能够持续提升不同场景下的在岗人员推荐可解释性。

本发明授权基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度特征与社区结构的岗位人员推荐解释方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先训练收敛的图神经网络和原始嵌入特征；所述原始嵌入特征包括人员相关特征、岗位相关特征和业务领域相关特征；根据知识图谱存储了岗位人员推荐相关的实体集合，所述实体集合包括人员、技能、岗位和业务；所述知识图谱中的节点为实体； 将所述图神经网络作为在岗人员推荐网络，将获取的原始嵌入特征与图神经网络中由反向传播算法得到的梯度向量结合形成梯度特征； 对知识图谱的节点进行社区划分，通过最大化模块度生成节点的节点社区标签； 将梯度特征、节点社区标签与预先训练收敛的图神经网络模型共同输入图神经网络解释框架，通过优化图掩码与特征掩码以最大化信息量化指标，生成包含关键子图与特征掩码的解释结果，即岗位人员推荐结果； 将获取的原始嵌入特征与图神经网络中由反向传播算法得到的梯度向量结合形成梯度特征，包括： 将获取的原始嵌入特征与图神经网络中由反向传播算法得到的梯度向量结合形成梯度特征为： 其中，表示张量拼接操作，表示原始嵌入特征，表示梯度向量； 利用Louvain社区发现算法对知识图谱的节点进行社区划分，通过最大化模块度生成节点的节点社区标签，包括： 将知识图谱中每个节点视为独立社区，对每个节点依次尝试分配到邻居节点所在社区，根据模块度变化决定是否分配，重复至节点所属社区不变，再压缩社区为新节点并转化边权重，如此重复直至整个图的模块度不再变化且达到最大值，生成节点的节点社区标签。

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