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龍圖騰網恭喜廈門暢享信息技術有限公司申請的專利一種基于推薦算法的就業信息匹配方法、系統、介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114722959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210432050.1，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于推薦算法的就業信息匹配方法、系統、介質及設備是由陳平;謝江龍;郭望;郭勁軍設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于推薦算法的就業信息匹配方法、系統、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及數據推薦匹配的技術領域，特別涉及一種基于推薦算法的就業信息匹配方法、系統、介質及設備。所述方法包括：獲取相關企業編號、就職人員編號及在職月份數數據，并根據該數據生成第一訓練數據集、第二訓練數據集；再采用協同推薦算法對第一訓練數據集、第二訓練數據集進行處理，分別生成第一相似度模型、第二相似度模型；最后，基于被推薦人的歷史就業數據對第一相似度模型及第二相似度模型的數據進行處理和排序，以生成推薦結果。本發明方法利用在職月份數建立相似度模型能夠更為客觀地反應企業與就職人員之間的關聯性，使得最終得到的推薦結果與被推薦人更加匹配，從而提高就業信息匹配的準確性、有效性和可靠性。

本發明授權一種基于推薦算法的就業信息匹配方法、系統、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于推薦算法的就業信息匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S10，獲取相關企業編號、就職人員編號及對應的在職月份數數據，并根據上述數據生成至少兩份數據文本格式，分別記為第一訓練數據集、第二訓練數據集；步驟S20，采用協同推薦算法對數據文本格式進行處理，通過遍歷第一訓練數據集來確定兩兩企業之間的相似度系數，以生成第一相似度模型；通過遍歷第二訓練數據集來確定兩兩就職人員之間的相似度系數，以生成第二相似度模型；在步驟20中，生成所述第一相似度模型包括以下步驟：步驟S201a，遍歷第一訓練數據集，記錄每個就職人員在每一家企業在職過的總在職月份數并保存于數據集N；步驟S202a，再遍歷第一訓練數據集，記錄就職人員同時在i企業和j企業就職過的在職月份數并保存于數據集C；步驟S203a，遍歷數據集C，通過以下模型公式計算i企業和j企業的相似度系數Wij，從而得到第一相似度模型： 其中，為i企業和j企業之間的懲罰系數；為就職人員在i企業在職過的在職月份數；為就職人員在j企業在職過的在職月份數；為就職人員同時在i企業和j企業在職過的在職月份數；步驟S204a，對第一相似度模型內的相似度系數進行降序排序，并按照企業分組保留系數關聯性最大的m條信息，再將其對應的信息卸載為新的數據文本格式，記為第一結果數據集；生成所述第二相似度模型包括以下步驟：步驟S201b，遍歷第二訓練數據集，記錄每個就職人員的總在職月份數并保存于數據集N；步驟S202b，再遍歷第二訓練數據集，記錄同一企業中同時有a就職人員和b就職人員就職過的在職月份數保存于數據集C；步驟S203b，遍歷數據集C，通過以下模型公式計算a就職人員和b就職人員的相似度系數Wab，從而得到第二相似度模型： 其中，為同一企業中a就職人員的就職月份數；為同一企業中b就職人員的就職月份數；為a就職人員和b就職人員同時就職過同一企業的就職月份數；步驟S204b，對第二相似度模型內的相似度系數進行降序排序，并按照就職人員分組保留系數關聯性最大的n條信息，再將其對應的信息卸載為新的數據文本格式，記為第二結果數據集；步驟S30，獲取被推薦人的歷史就業數據，基于該歷史就業數據分別讀取第一相似度模型及第二相似度模型中對應的相似度系數，并對該系數進行處理和排序，以生成推薦結果。

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