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龙图腾网获悉广西讯驰信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配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：CN120087926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510149573.9，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配推荐方法是由胡志超;陈雨楠;吴峰;杨文;苏晓莹;李胜莲;黄祯祥;江若虹;陈宁江;李智;陈美玲设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配推荐方法，包括以下步骤：S1.采集个人能力信息与岗位需求信息；S2.生成预处理后的个人能力数据集与岗位需求数据集；S3.构建统一的特征表示，并生成用于匹配计算的特征矩阵；S4.根据统一特征表示生成初步匹配评分；S5.利用河马优化算法对所述匹配模型中的权重参数进行全局搜索与局部优化；S6.生成候选人与岗位之间的匹配推荐结果。本发明使得模型能够综合考虑技能、经验、岗位需求多维因素，确保匹配的精准性和鲁棒性。

本发明授权基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的个人能力与岗位需求精准匹配推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集个人能力信息与岗位需求信息； S2.对所述采集的个人能力信息与岗位需求信息进行预处理，生成预处理后的个人能力数据集与岗位需求数据集； S3.利用深度学习模型对所述预处理后的个人能力数据集与岗位需求数据集进行多模态特征提取，将所述个人能力特征向量与所述岗位需求特征向量进行特征融合，构建统一的特征表示，并生成用于匹配计算的特征矩阵； S4.基于特征矩阵构建用于定义个人能力与岗位需求之间匹配关系的匹配模型，并根据统一特征表示生成初步匹配评分； S5.利用河马优化算法对所述匹配模型中的权重参数进行全局搜索与局部优化，河马优化算法根据所述初步匹配评分动态调整各特征维度的权重，优化匹配模型的匹配精度与鲁棒性； S6.根据经过所述河马优化算法优化后的匹配模型对所述岗位需求数据集进行候选人匹配计算，生成候选人与岗位之间的匹配推荐结果； 所述S5具体包括以下步骤： S51.初始化阶段，构造候选解群体其中每个候选解Θk表示匹配模型中全部权重参数的集合，权重参数包括匹配评分函数及深度映射函数中的参数，且候选解群体大小P反映河马群体数量； S52.基于初步匹配评分Sfinali,j与真实匹配度Yij，衡量候选解Θk的适应性： 其中，Sfinali,j；Θk表示在候选解Θk条件下计算得到的匹配评分，κ为正则化系数，DΘk表示候选解群体中各解与当前最佳解的平均距离； S53.模拟河马在水域中群体冲刺与领域扩张的行为对候选解Θk进行全局更新： 其中，Θbest为当前群体中目标函数值最低的候选解，Θmean为候选解群体的平均解，αt为随迭代次数t衰减的全局引导系数，βt为逐步增强的群体协作因子，ξk为服从均匀分布的随机扰动向量， 更新机制通过同时考虑群体最佳解与群体平均解，进行候选解在搜索空间中群体冲刺式的全局探索； S54.模拟河马在领地内部的细致巡视和防御行为对全局更新后的候选解在局部邻域内进行精细调整，局部搜索更新为： 其中，Θneighbor为距离最近的候选解，ηk为局部搜索步长因子； S55.根据候选解群体适应性分布情况自适应调整全局与局部更新结果的融合比例引入自适应融合机制： 其中，λt为融合权重，Vt表示当前候选解群体目标函数值的方差； 自适应融合机制使得当候选解群体多样性高于阈值时，倾向于采用全局更新结果，反之则依赖局部更新结果； S56.重复步骤S52至S55直至达到最大迭代次数或目标函数收敛至预定阈值，最终输出优化后的匹配模型权重参数Θopt，匹配模型权重参数使得初步匹配评分Sfinali,j；Θopt与真实匹配度Yij之间的误差最小化，在个人能力与岗位需求的匹配推荐中实现全局最优与局部细调的动态平衡。

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