申请/专利权人：贵州优特云科技有限公司

申请日：2024-04-18

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118071032B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/10;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明提出了一种基于人工智能的个性化职业规划方法、装置及存储介质，包括：获取用户信息，建立用户个人档案；构建多智能体框架，定义所述多智能体框架中的多个智能体及所述多智能体的交互协议；第一智能体对所述用户个人档案进行分析，提取职业相关特征，并确定所述用户的职业要素及对应权重，所述第一智能体为所述多智能体框架中的一个或多个智能体；第二智能体获取不同行业和不同职位信息，并结合所述用户的职业要素及对应权重，个性化为所述用户推荐动态职位；第三智能体基于所述第一智能体和第二智能体的输出内容，对所述用户的职业发展进行预测。

主权项：1.一种基于人工智能的个性化职业规划方法，其特征在于，包括：获取用户信息，建立用户个人档案；构建多智能体框架，定义所述多智能体框架中的多个智能体及所述多智能体的交互协议；第一智能体对所述用户个人档案进行分析，提取职业相关特征，并确定所述用户的职业要素及对应权重，所述第一智能体为所述多智能体框架中的一个或多个智能体；第二智能体获取不同行业和不同职位信息，并结合所述用户的职业要素及对应权重，个性化为所述用户推荐动态职位，其中，所述第二智能体为所述多智能体框架中的一个或多个智能体；第三智能体基于所述第一智能体和第二智能体的输出内容，对所述用户的职业发展进行预测和规划，其中，所述第三智能体为所述多智能体框架中的一个或多个智能体；其中，第三智能体基于所述第一智能体和第二智能体的输出内容，对所述用户的职业发展进行预测和规划，包括：获取所述第一智能体输出的用户的职业要素及对应权重；获取所述第二智能体输出的个性化的职位推荐列表；利用历史数据建立并训练职业发展预测模型；输入用户职业特征向量及所述个性化的职位推荐列表至所述职业发展预测模型中，以便生成所述用户的一个或多个的职业发展路径；其中，第一智能体对所述用户个人档案进行分析，提取职业相关特征，并确定所述用户的职业要素及对应权重，包括：对所述用户个人档案进行数据清洗和标准化，获取第一用户数据；利用机器学习模型提取所述用户的职业相关特征，并确定所述职业相关特征中的职业要素及对应权重；其中，第二智能体获取不同行业和不同职位信息，并结合所述用户的职业要素及对应权重，个性化为所述用户推荐动态职位，包括：动态采集不同行业和不同职位的信息；提取不同行业和不同职位的关键信息；接收所述第一智能体输出的所述用户的职业要素及对应权重；设计个性化推荐算法，基于所述个性化推荐算法，将用户的职业要素及权重与所述不同行业和不同职位的关键信息进行匹配，以便个性化为所述用户推荐动态职位；其中，设计个性化推荐算法，基于所述个性化推荐算法，将用户的职业要素及权重与所述不同行业和不同职位的关键信息进行匹配，包括：提取不同行业和不同职位的职位特征，并转化为职位特征向量；将用户的职业要素及权重转化为用户职业特征向量；构建推荐算法模型，所述推荐算法模型为协同过滤、内容基础推荐或混合推荐模型；使用训练集对所述推荐算法模型进行训练；使用训练后的所述推荐算法模型计算所述用户职业特征向量与职位特征向量的相似度；按照相似度从高到低进行排序，形成推荐列表，以便推荐相似度最高的职位；其中，提取不同行业和不同职位的职位特征，并转化为职位特征向量，包括：基于不同行业和不同职位的职位特征，利用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN级联模型实现跨模态特征融合，以转化为职位特征向量。

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