(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211152160.9 (22)申请日 2022.09.21 (71)申请人 深圳今日人才信息科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区沙 头街 道新华社区新洲十一街139号中央西 谷大厦15 08A (72)发明人 徐雯　李敬泉　谢志辉　景昊　 刘王祥　肖小范　吴显仁　 (74)专利代理 机构 深圳市中科创为专利代理有 限公司 4 4384 专利代理师 谭雪婷 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/02(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06Q 50/20(2012.01) (54)发明名称 一种基于时序知识图谱的职业发展规划的 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于时序知识图谱的职 业发展规划的方法， 包括如下步骤： S1： 解析提取 海量信息， 构建知识图谱的节点和关系； S2： 根据 构建的知识图谱， 将每个节点映射为高维向量， 构建图神经网络， 并输入到多层全 连接神经网络 进行分类， 构建职业发展 规划模型； S3： 提取职业 发展规划候选人信息， 根据知识图谱的图神经网 络， 将职业发展规划候选人信息映射到一个高维 向量中， 并输入到所述职业发展规划模型中， 输 出背景经历与职业发展规划候选人相似的职业 发展路径及目标。 本发明基于海量数据的时序知 识图谱的职业生涯规划分析， 能够较为全面和快 速给出相关候选人的职业 生涯发展建议。 权利要求书1页 说明书6页 附图3页 CN 115455205 A 2022.12.09 CN 115455205 A 1.一种基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1： 解析提取海量信息， 构建知识图谱的节点和关系； S2： 根据构建的知识图谱， 将每个节点映射为高维向量， 构建图神经网络， 并输入到多 层全连接神经网络进行分类， 构建职业发展规划模型； S3： 提取职业发展规划候选人信息， 根据知识图谱的图神经网络， 将职业发展规划候选 人信息映射到一个高维向量中， 并输入到所述职业发展规划模型中， 输出背景经历与职业 发展规划候选人相似的职业发展路径及目标。 2.根据权利要求1所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于： 步骤 S1中， 构建知识图谱的节点和关系包括： S11： 技能知识 节点与关系的构建； S12： 概率知识节点与关系的构建； S13： 公司学 校知识节点与关系的构建； S14： 人才时序知识 节点与关系的构建。 3.根据权利要求2所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 所述 技能知识为全行业全 岗位的技能知识， 包括一级行业、 二级职能、 三级 岗位、 专业技能和软 性技能； 所述概率知识 为各类特征的概率； 所述 公司学校知识包括 公司的徽标、 收入、 网址、 性质、 人数、 组织架构、 部门、 团队、 岗位， 以及学校的级别、 创办时间、 官网、 院系、 专业； 所述 人才时序知识包括海量信息中的海量候选人才的简历、 以及海量候选人才加入知识图谱的 时间。 4.根据权利要求3所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 步骤 S14中， 根据海量候选人才简历的新增或海量候选人才简历的更新， 实时更新所述人才时序 知识节点和关系。 5.根据权利要求4所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 知识 图谱的节点和关系包括各节点的特 征、 节点之间的相似度、 节点间的隐式关系。 6.根据权利要求3所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 步骤 S2中， 是通过多层GAT， 利用其注意机制将每个节点映射为高维向量， 构建知识图谱的图神 经网络。 7.根据权利要求6所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 步骤 S2中， 是将映射为高维向量的人才时序知识节点输入到多层全连接神经网络进行分类， 构 建职业发展规划模型。 8.根据权利要求7所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 步骤 S3中， 所述职业发展规划模型自动分析和融合多个海量候选人才的职业经历， 并输出背景 经历与职业发展规划候选人最相似的职业发展路径及目标。 9.根据权利要求8所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 输出 的所述职业发展路径及目标为预设定格式的职业发展规划报告。 10.根据权利要求1所述的基于时序知识图谱的职业发展规划的方法， 其特征在于， 还 包括步骤S4： 实时监测职业发展规划候选人信息的变化， 并重复步骤S3 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115455205 A 2一种基于时序知识图谱的职 业发展规划的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及计算机软件领域， 尤其涉及的是一种基于时序知识图谱的职业发展规 划的方法。 背景技术 [0002]我国每年有千万的大学毕业生走向社会， 一个好的职业生涯规划不仅对个人有重 要的指导意义， 对社会来也有利于做 好人才的宏观调控， 促进国民经济的健康稳定发展。 因 为人的复杂性， 针对个人 的职业生涯规划是一个十分复杂的问题， 候选人如果对自己的职 业发展没有一个清晰系统的认知和 规划， 很容易导致市场上存在大量的错配。 有数据报告 显示， 2/3以上的职场人士后悔选错了第一份职 业， 同时大量的中高端 人才找不到合适的工 作， 例如大学本科、 硕士学了七年设计， 最后没有做设计的工作， 或者学了通讯， 但却追随当 时的热点做了编程相关的工作， 最后不知道如何提升相关技能或胜任相关的工作。 因此， 对 于在职的职场人士或者即将迈入职场的学生， 帮助他们 形成正确的职业认知， 完成系统的 职业规划并设计科 学的发展路径将是十分必要的。 [0003]然而， 目前的职业 规划服务的实现方式主 要分为三类： [0004]第一类主要是基于线下传统的基于专家知识的职业发展规划方式。 线下由专家人 工对接的方式进行评测与规划， 存在昂贵的价格、 低下 的效率等不足之处使得其一直在小 范围内产生作用难以快速推广。 同时此类职业规划 服务受人工知识范围和自身专业水平， 甚至由于主观因素 的影响， 容易造成一定的规划偏差， 反映到个体上影响就会被放大造成 很坏的体验， 因此通过对个人的性格， 教育， 技能等特征进 行深度发掘来避免这种极端样本 出现有很强的现实意 义。 [0005]第二类是线上通过职位库提取的关键词组结合用户输入的关键词组， 进行职位推 荐。 这里的技术主要考虑到的是当时用户和某个职位的匹配度， 并没有考虑用户的职业成 长与人的性格特征以及未反应在简历上的软性特征， 不能够很好的支撑职 业发展的相对长 远规划问题。 [0006]第三类是利用大数据或者深度学习进行职业规划推荐。 这个技术主要受限在只输 入了孤立的职位的信息， 没有考虑职 位间的关联跃迁和变化。 因此， 通过这种方式只能指导 单个节点就业的适合度或需要补充的技能及能力， 但是没考虑职业发展变迁的动态变化， 不足以形成一个全面的职业发展规划。 [0007]海量的简历数据天然就有多样化职业发展路径的信息， 如果可以基于海量数据提 供的职业发展演变信息， 得到不同用户人群相关职业发展的共同的特征和属 性， 去提炼出 具有针对性的职业规划建议， 归纳出应具备的相关学历、 技能， 能力等信息， 这将会既高效 又准确。 [0008]因此， 现有技 术存在缺陷， 需要改进。说　明　书 1/6 页 3 CN 115455205 A 3