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龙图腾网获悉山东经贸职业学院申请的专利一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐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：CN120851469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510948746.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统是由闫菲;苏海燕设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统，涉及人才推荐技术领域，包括动态行业画像构建模块、专家审核修正模块、个性化路径规划模块、人才成长预测模块、路径调整模块、人才推荐模块、数据存储模块、交互界面模块和系统管理模块；动态行业画像构建模块通过引入注意力机制的时序隐马尔可夫模型预测行业趋势数据，与专家审核修正模块基于知识图谱补全算法融入贝叶斯推理补充的未公开项目信息，通过图卷积网络特征融合技术生成基于时间衰减因子的动态行业知识图谱。本发明通过设置有动态行业画像构建模块和专家审核修正模块，可以解决现有人才推荐系统中行业信息滞后，无法实时反映当地产业动态变化的问题。

本发明授权一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统，其特征在于：所述基于职业教育匹配当地生产力的人才推荐系统包括动态行业画像构建模块、专家审核修正模块、个性化路径规划模块、人才成长预测模块、路径调整模块、人才推荐模块、数据存储模块、交互界面模块和系统管理模块； 所述动态行业画像构建模块通过引入注意力机制的时序隐马尔可夫模型预测行业趋势数据，与专家审核修正模块基于知识图谱补全算法融入贝叶斯推理补充的未公开项目信息，通过图卷积网络特征融合技术生成基于时间衰减因子的动态行业知识图谱，其节点更新频率与特征重要性指数正相关； 所述个性化路径规划模块基于多智能体强化学习的分层规划算法，结合行业知识图谱生成多维度职业发展路径； 所述人才成长预测模块采用自适应权重Transformer模型结合行业技术迭代指数，动态预测人才成长概率； 所述路径调整模块通过分层多目标优化算法结合基于纳什均衡的多目标优化博弈论冲突消解机制，动态调整职业发展路径； 所述人才推荐模块基于图注意力机制的双向图神经网络和多轮双边匹配博弈模型，实现人才与岗位的动态语义匹配； 所述数据存储模块采用分布式图数据库结合时序数据分片技术，存储系统运行过程中的多模态数据； 所述交互界面模块提供AR可视化职业路径沙盘和多模态智能问答助手； 所述系统管理模块集成基于卡尔曼滤波的区域产业人才供需失衡风险预警功能和基于属性基加密的动态权限管理系统； 所述动态行业画像构建模块包括数据采集子模块、数据分析子模块和画像更新子模块； 数据采集子模块采用基于强化学习的智能爬虫技术，结合多代理协作机制，实时抓取当地行业新闻、政策文件和企业招聘信息的多源数据，通过自适应阈值过滤重复数据； 数据分析子模块利用T5-large文本生成模型结合LightGBM集成学习算法，提取行业关键技能、岗位需求趋势、企业扩张和收缩动态信息； 画像更新子模块运用引入注意力机制的时序隐马尔可夫模型结合注意力机制预测行业变化趋势，通过引入时间衰减因子的特征重要性公式动态调整更新策略； 数据特征集合为，其中n为特征维度，公式如下： ； 其中，为数据特征集合F中的第i个特征，t为当前时间，为特征在当前时间t的重要性，m为决策树的数量，为第j棵决策树，表示在第j棵决策树中特征带来的信息增益，为衰减系数0＜＜1，为第j棵决策树的构建时间； 所述专家审核修正模块包括专家团队单元和信息补充单元； 专家团队单元由当地各支柱产业中具有高级技术职称或10年以上行业经验的企业专家组成，通过联邦学习协同审核平台，基于区块链存证技术实现行业画像的分布式审核； 信息补充单元采用知识图谱补全算法融入贝叶斯推理，将专家提供的未公开项目人才需求信息，结构化补充至行业画像，并通过证据权重评估机制量化信息可信度； 所述个性化路径规划模块包括个人信息分析子模块和路径规划子模块； 个人信息分析子模块通过多模态行为分析技术整合职业测评问卷、学习行为日志、在线技能测试数据，结合迁移学习优化的主成分分析模型，引入区域产业政策文本挖掘结果，实现个人技能与行业趋势的动态匹配分析； 路径规划子模块利用基于多智能体强化学习的分层规划算法，根据个人信息分析子模块的结果，规划短期、中期和长期的职业发展路径，各时间区间根据行业技术知识更新周期的半衰期，定义为某领域50%的现有技术知识被新技术替代所需的时间动态调整； 所述人才成长预测模块包括数据处理单元和预测分析单元； 数据处理单元收集历史人才发展数据和行业动态变化数据，运用生成式对抗网络结合对抗训练进行数据增强； 预测分析单元自适应权重Transformer模型，通过强化学习动态调整各子模型权重，引入行业技术迭代指数作为外部特征，构建动态时序预测模型： ； 其中，为当前时间t的最终预测结果，k为子模型的数量，即模型中集成的子模型总数，为第i个子模型在时间t的权重，，为行业波动系数，为第i个子模型在时间t的预测结果； 所述路径调整模块包括原因分析子模块和方案调整子模块； 原因分析子模块在人才未能按时达成成长目标时，运用因果森林算法结合偏差分析，引入反事实推理机制，识别技能学习进度缓慢和行业需求突变的原因； 方案调整子模块采用分层多目标优化算法，对短期目标技能掌握度、中期目标岗位匹配度和长期目标行业贡献值分别设置动态权重，基于博弈论的优先级决策模型构建综合评价函数： ； 其中，为冲突调节因子，为第i个目标在时间t的动态权重，为第j个目标冲突系数，，且权重通过以下公式动态更新： ； 其中，为学习率，为策略的价值函数，表示对的偏导数，为策略的价值函数对目标的梯度，为时间时第i个目标的权重，为时间t时第i个目标的权重； 所述人才推荐模块包括匹配子模块和推荐执行子模块； 匹配子模块采用基于图注意力机制的双向图神经网络同时建模岗位需求与人才成长路径的语义关联，引入强化学习驱动的动态匹配度更新机制，计算岗位与人才的双向匹配概率； 推荐执行子模块基于多轮双边匹配博弈模型，结合企业反馈数据优化推荐策略，形成推荐、反馈和迭代闭环。

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