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申请/专利权人：北京万赋互联网科技集团有限公司

摘要：本发明涉及人力资源管理技术领域，具体为一种职能评估与职工岗位自动匹配系统，系统包括技能图谱构建模块、技能需求分析模块、职工技能评估模块、匹配度分析模块、职业发展规划模块、反馈收集与分析模块、匹配策略优化模块、持续学习与模型更新模块。本发明，通过图神经网络和图卷积网络的应用，使得系统能够有效分析技能之间的复杂关系，实现动态技能图谱的构建，决策树算法和关联规则学习，提供了针对职工技能发展和反馈优化的深入洞察，增强学习算法则允许系统通过模拟环境中的奖励机制不断自我优化，在线学习和增量学习算法的结合，确保了系统能够持续接收并适应市场数据和反馈信息的变化，使得整个系统具备了高度的适应性和持续学习能力。

主权项：1.一种职能评估与职工岗位自动匹配系统，其特征在于：所述系统包括技能图谱构建模块、技能需求分析模块、职工技能评估模块、匹配度分析模块、职业发展规划模块、反馈收集与分析模块、匹配策略优化模块、持续学习与模型更新模块；所述技能图谱构建模块基于实时市场数据，采用图神经网络，对技能进行节点化表示，进行技能的编码和连接，并分析技能之间的相互关系，实时更新图谱并反映市场变化，生成动态技能图谱；所述技能需求分析模块基于动态技能图谱，采用自然语言处理技术，从岗位描述中进行技能关键词提取，分析技能出现频率和关联度，并更新图谱中的技能节点，进行技能需求匹配，生成技能需求数据；所述职工技能评估模块基于技能需求数据，采用图卷积网络，对职工的技能进行向量化表示，并分析职工技能与图谱中技能节点的关联度，对职工技能水平进行评估，生成职工技能评估记录；所述匹配度分析模块基于职工技能评估记录，采用BERT模型，对职工技能集合和岗位技能需求进行特征学习，分析职工技能和岗位需求之间的关联度和兼容性，生成匹配度分析数据；所述职业发展规划模块基于匹配度分析数据，采用决策树算法，根据职工技能水平，分析职工技能路径与未来岗位发展趋势，并提供职业发展和技能规划指导，生成职业与技能提升计划；所述反馈收集与分析模块基于职业与技能提升计划，采用关联规则学习，对职工反馈内容进行分析，通过挖掘职工反馈数据中的频繁项集和关联规则，识别匹配策略中的潜在改进点，生成反馈优化结果；所述匹配策略优化模块基于反馈优化结果，采用增强学习算法，对现有职工与岗位匹配策略进行细化调整，通过模拟环境中的奖励机制，优化策略参数和权重分配，生成优化后的匹配策略；所述持续学习与模型更新模块基于优化后的匹配策略，采用在线学习和增量学习算法，持续接收市场数据和反馈信息，对模型进行迭代更新，并匹配技能需求和职场环境变化，生成更新后的模型。

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