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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法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：CN115221415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210972187.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法是由陈晓兵;张润;卢佳祺;包涵;张冰莹;王蓉蓉;张骏强;周冬冬设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法，包括：爬取求职网站获取用户和岗位数据，并根据所获取的用户和岗位数据采用三元组的形式来构建知识图谱；通过知识表示学习的方法挖掘知识图谱，将知识图谱的三元组信息进行向量化表示，得到用户特征向量和岗位特征向量；通过余弦相似度的方法来衡量用户特征向量和岗位特征向量间的语义相似度，得到用户‑岗位相似度集合；将得到的相似度集合和特征向量整体定义为文档特征输入到排序模型中训练，通过神经网络来训练排序模型，基于排序模型为用户在岗位集合中对岗位进行排序，得到Top‑K推荐列表。本发明可以有效地获取用户和岗位信息，并快速形成高精度推荐列表，为用户提供最佳推荐方案。

本发明授权一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和排序学习的岗位推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：爬取求职网站获取用户和岗位数据，并根据所获取的用户和岗位数据采用三元组的形式来构建知识图谱；步骤2：通过知识表示学习的方法挖掘知识图谱，将知识图谱的三元组信息进行向量化表示，得到用户特征向量zuser和岗位特征向量zpost；步骤2.1：通过使用TransE表示学习算法对知识图谱的内容进行特征向量的提取；步骤2.2：将用户和岗位知识图谱看作三元组集合{zuser,l,f}和{zpost,l,f}并输入到TransE模型中，随机生成任意维度的向量来模拟这个三元组，其中，zuser表示用户，zpost表示岗位，l表示关系，f表示尾实体；步骤2.3：打乱训练数据生成正例的三元组和负例的三元组组成新的训练数据；步骤2.4：计算损失函数，通过梯度下降法来批量更新之前随机生成的向量，从而得到用户向量zuser和岗位向量zpost；步骤3：通过余弦相似度的方法来衡量用户特征向量和岗位特征向量间的语义相似度，得到用户-岗位相似度集合；步骤3.1：通过使用余弦相似度来计算用户特征向量zuser与岗位特征向量zpost间语义相似度来得到相似度矩阵Wz＝simzuser,zpost；步骤3.2：将得到的相似度矩阵Wz进一步生成数据集D＝simzuser,zpost作为排序学习模型的训练集；步骤4：将得到的相似度集合和特征向量整体定义为文档特征x输入到排序模型中训练，通过神经网络来训练排序模型，基于排序模型为用户在岗位集合中对岗位进行排序，得到Top-K推荐列表；所述神经网络为改进后的RankNet排序学习算法，其构建新的损失函数，具体为：交叉熵损失函数为：Cij＝-PijlogPij-1-Pijlog1-Pij，其中，Pij为文档i排在文档j的前面的概率；构造的点级损失公式如下： 其中，xt为输入的文档特征，fxt文档的预测评分，y是文档的真实评分，a是由预测评分减去真实评分得到；所构建的新损失函数公式如下：通过验证集来确定损失函数的权值k的大小。

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