基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，包括：数据处理模块、知识图谱构建模块、预训练大模型、推荐算法模块；数据处理模块负责对原始数据进行处理，知识图谱构建模块进行多模态知识图谱的构建和更新；预训练大模型，用于外部知识的引入；推荐算法模块，基于多模态知识图谱提供智能推荐服务。本发明专利技术通过求职人员信息、岗位需求信息、人才政策信息、技能培训信息等数据，融合多种不同模态的数据构建多模态的就业知识图谱，同时通过预训练大模型技术实现外部知识的引入，增强最终的推荐效果，根据多模态图谱的特征表示，对用户和岗位进行相似度计算，得到用户与岗位的匹配度，从而实现精准化的就业智能推荐服务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及就业推荐，具体涉及一种基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统。

技术介绍

1、就业推荐是现代人力资源管理中的重要任务之一，传统的岗位推荐方法主要基于文本数据，如岗位描述和求职者简历等，然而，这种方法忽略了其他模态数据(如图像数据)中所包含的丰富信息，导致推荐结果的不准确和不全面。

2、近年来，随着多模态数据处理和知识图谱技术的发展，基于多模态知识图谱的岗位推荐方法逐渐受到关注，这种方法将多种模态的数据(如文本和图像)集成到一个统一的知识图谱中，以更全面地描述岗位和求职者的特征，与传统方法相比，基于多模态知识图谱的岗位推荐方法具有以下优势：

3、综合考虑不同模态的信息：多模态知识图谱能够融合文本、图像等多种模态的数据，从不同角度全面描述岗位和求职者的特征，通过综合考虑不同模态的信息，可以提高岗位推荐的准确性和全面性。

4、丰富的知识表示和关联关系：多模态知识图谱可以将岗位的关键词、技能要求、所属行业、薪资水平等信息以及求职者的技能、背景和偏好等信息进行结构化表示，并通过关联关系进行连接，这样可以更本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于多模态知识图谱和预训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈玉涛，王文敏，胡金晖，阮威健，何耀彬，张文标，汪郑波，朱同语，
申请(专利权)人：中电科新型智慧城市研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：