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龙图腾网获悉四川省人才发展集团有限责任公司;成都市信息经济学会;成都西高智谷科技有限公司申请的专利一种基于大数据的人才趋势分析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：CN120278689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510349975.3，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种基于大数据的人才趋势分析方法是由张博宙;佘璐;唐林鹏;吴波吟;李延延;郭全毓设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的人才趋势分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的人才趋势分析方法，涉及人力资源管理技术领域，包括获取行业中一职位的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；处理为综合数据X；生成情境因子集合C，用X、C构造融合特征；训练Stacking集成学习模型，基于Lasso回归调整融合特征中权重向量R，得到预测模型，用于预测未来一时间段内职位发布数量；将招聘策略作为个体生成种群，基于遗传算法优化招聘策略，得到最优招聘策略。本发明融合多源数据和情境因子构造融合特征，引入Lasso回归动态调整情境因子权重，并采用遗传算法优化决策结构，显著提升了招聘决策支持系统的预测精度和适应能力，为复杂情境下的人才需求预测和招聘策略制定提供了一种高效的解决方案。

本发明授权一种基于大数据的人才趋势分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的人才趋势分析方法，其特征在于：包括以下步骤； S1，确定待分析的行业、职位，获取该行业中职位的结构化数据Ds、半结构化数据Dhs和非结构化数据Du，包括S11~S13； S11，从招聘平台获取ns条职位的招聘信息，从每条招聘信息中获取结构化特征构成结构化数据Ds，，其中，结构化特征包括过去ΔT时长的职位发布数量、招聘周期、薪资水平、GDP增长率、失业率、行业增长率，为结构化特征的维度； S12，预设与职位相关的mhs-1个关键词，通过网络获取nhs条至少包含1个关键词的文本信息，从每个文本信息中获取半结构化特征构成半结构化数据Dhs，，所述半结构化特征包括过去ΔT时长的职位发布数量、mhs-1个关键词频率；所述文本信息来源于招聘平台、社交媒体和新闻资讯； S13，从网络获取过去ΔT时长内与职位相关的nt个描述性文本和nimg个图像数据，分别构成文本集合Dt和图像集合Dimg，合并Dt、Dimg得到Du； S2，基于归一化处理和特征提取，生成综合行业数据X； 对Ds进行归一化处理得到数据Xs，对Dhs、Dt、Dimg分别进行特征提取，得到对应特征Xhs、Xt、Ximg，拼接为职位综合数据X，，将X中每列数据作为1样本，生成每个样本的标签，所述标签为该样本未来ΔT时长职位发布数量的真实值； S3，生成情境因子集合C，包括步骤S31~S34； S31，自定义M个情境词，第m个情境词的情境因子cm初值为0、权重为wm，得到初始情境因子集合，搜集行业相关的政策文件和新闻文章，构成文本数据集； S32，基于规则引擎依次识别情境词，若文本数据集中包含某情境词，则对应的情境因子置1； S33，基于BERT模型依次提取情境词，若文本数据集中包含某情境词，则对应的情境因子置1； S34，结合S32、S33的结果更新，得到情境因子集合C； S4，生成情境因子集合C的权重向量，生成融合特征Xfusion，Xfusion=[X,R]； S5，用Xfusion训练Stacking集成学习模型，基于Lasso回归调整融合特征中权重向量R，得到预测模型，用于输出样本未来ΔT时长职位发布数量的预测值； S6，招聘单位构造一待测样本，输入预测模型，得到预测值； S7，将招聘策略作为个体生成种群，基于遗传算法优化招聘策略，得到最优招聘策略； 所述招聘策略包括职位发布数量、调整薪资、优化渠道； 遗传算法的适应度函数为，式中，FitnessSk为种群中第k个招聘策略Sk的适应度，CostSk、MatchSk,Xfusion分别为Sk的招聘成本和人才需求匹配度，α、β分别为CostSk、MatchSk,Xfusion的权重； 且遗传算法中，将适应度小的个体作为优势个体，并在优化结束后，将适应度最小的个体作为最优招聘策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省人才发展集团有限责任公司;成都市信息经济学会;成都西高智谷科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府二街151号1栋2单元22层2201号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。