(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210865419.8 (22)申请日 2022.07.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114925287 A (43)申请公布日 2022.08.19 (73)专利权人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 张兮　王旭燕　赵宇晴　成一航　 魏馨　段克然　常瑞　石炎文　 陈凯　赵倩　祝恒书　苏宁　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 吴梦圆 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01)G06F 16/958(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) (56)对比文件 CN 112182383 A,2021.01.0 5 CN 111369044 A,2020.07.0 3 CN 111861588 A,2020.10.3 0 CN 112257777 A,2021.01.2 2 CN 113780673 A,2021.12.10 CN 114549051 A,202 2.05.27 CN 114331380 A,202 2.04.12 陈沛光.基于随机森林模型的电力企业员工 离职倾向预测研究. 《化工管理》 .2018, 审查员 文燕 (54)发明名称 基于大数据的智能知识管理系统与方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于大数据的智能知识 管理系统与方法， 可 以应用于信息技术领域。 该 基于大数据的智能知识管理系统包括： 信息获取 子系统、 信息推荐子系统和信息预测子系统。 信 息获取子系统用于响应于来自客户端的求职请 求， 从求职简历中获取求职者的第一工作技能属 性信息和求职岗位的信息； 并将第一工作技能属 性信息和求职岗位的信息进行匹配。 信息推荐子 系统， 用于根据第一工作技能属性信息和求职岗 位的信息， 从案例数据库中确定目标学习案例； 信息预测子系统， 用于从目标学习案例中提取附 加工作技能属性信息， 并根据第一工作技能属性 信息和附加工作技能属性信息， 生成第二工作技 能属性信息； 根据第二工作技能属性信息， 生成 流失风险预测信息 。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 114925287 B 2022.11.18 CN 114925287 B 1.一种基于大 数据的智能知识管理系统， 其特 征在于， 包括： 信息获取子系统， 用于响应于来自客户端的求职请求， 从求职简历中获取求职者的第 一工作技能属性信息和求职岗位的信息； 并将所述第一工作技能属性信息和所述求职岗位 的信息输入预设模型， 输出匹配结果； 在所述匹配结果满足预设条件的情况下， 向信息推荐 子系统发送推荐案例请求； 所述信息推荐子系统， 用于响应于来自所述信息获取子系统的所述推荐案例请求， 从 所述信息获取子系统获取所述第一工作技能属性信息和所述求职岗位的信息； 并根据所述 第一工作技能属性信息和所述求职岗位的信息， 以及基于所述求职 者在所述信息获取子系 统的兴趣选择界面上选择 的意向学习主题信息， 从案例数据库中确定目标学习案例， 并向 信息预测子系统发送信息预测请求； 所述信息预测子系统， 用于响应于来自所述信息推荐子系统的所述信息预测请求， 从 所述信息推荐子系统获取所述目标学习案例和所述第一工作技能属性信息； 并从所述目标 学习案例中提取附加工作技能属性信息， 其中， 所述附加工作技能属 性信息表征所述求职 者在预设时间段内通过学习所述目标学习案例能够增加的工作技能属性信息； 并根据所述 第一工作技能属 性信息和所述附加工作技能属 性信息， 生成第二工作技能属 性信息； 根据 所述第二工作技能属性信息， 生成流 失风险预测信息， 其中， 所述流 失风险预测信息表征所 述求职者在学习所述目标学习案例之后的变动风险； 以及向所述客户端发送所述流 失风险 预测信息； 其中， 所述 根据所述第二工作技能属性信息， 生成流失风险预测信息包括： 将所述求职者的所述第二工作技能属性信息和所述系统内存储的已发生岗位变动的 人员的工作技能属性信息， 输入训练好的分类模型， 输出流失风险预测信息 。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述信息获取子系统包括： 注册登录模块， 用于注 册登录信息， 以获取 所述信息获取子系统的访问权限； 第一展示模块， 用于展示所述 求职岗位的信息和所述兴趣选择界面信息； 简历模块， 用于编辑 求职简历信息； 匹配模块， 用于根据所述第一工作技能属性信息和所述求职岗位的信息， 预测所述求 职者与所述 求职岗位的匹配度； 选择模块， 用于根据所述兴趣选择界面信息生成意向学习主题信息； 第一管理员模块， 用于管理所述信息获取子系统获取到的全部信息 。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特 征在于， 所述匹配模块包括： 预处理单元， 用于将所述第一工作技能属性信息和所述求职岗位的信息进行预处理， 得到第一工作技能属性特 征信息和所述 求职岗位的特 征信息； 匹配单元， 用于将所述第 一工作技 能属性特征信 息和所述求职岗位的特征信 息输入所 述预设模型， 得到所述匹配度。 4.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述信息推荐子系统包括： 案例推荐模块， 用于根据所述第一工作技能属性信息和所述求职岗位的信息， 从案例 数据库中确定目标 学习案例； 第二展示模块， 用于展示目标学习案例、 所述目标学习案例的学习方法 以及所述信息 推荐子系统的操作说明；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114925287 B 2调研模块， 用于获取针对所述信息推荐子系统推荐的所述目标 学习案例的反馈信息； 第二管理员模块， 用于查看并更新所述信 息推荐子系统中的案例数据库以及所述信 息 推荐子系统的操作说明。 5.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述信息预测子系统包括： 信息提取模块， 用于从所述目标 学习案例中提取附加工作技能属性信息； 信息生成模块， 用于根据所述第一工作技能属性信息和所述附加工作技能属性信息， 生成第二工作技能属性信息； 信息预测模块， 用于根据所述第二工作技能属性信息， 生成流失风险预测信息； 发送模块， 用于向所述 客户端发送所述 流失风险预测信息 。 6.一种基于大数据的智能知识管理方法， 应用权利要求1～5任一项所述的基于大数据 的智能知识管理系统， 其特 征在于， 包括： 响应于来自客户端的求职请求， 从求职简历中获取求职者的第 一工作技 能属性信 息和 求职岗位的信息； 将所述第一工作技能属性信息和所述 求职岗位的信息 输入预设模型， 输出匹配结果； 在所述匹配结果满足预设条件的情况下， 根据所述第 一工作技 能属性信 息和所述求职 岗位的信息， 以及基于所述求职 者在所述信息获取子系统的兴趣选择界面上选择的意向学 习主题信息， 从案例数据库中确定目标 学习案例； 从所述目标学习案例中提取附加工作技能属性信息， 其中， 所述附加工作技能属性信 息表征所述求职者在预设时间段内通过学习所述目标学习案例能够增加的工作技能属 性 信息； 根据所述第 一工作技 能属性信 息和所述附加工作技 能属性信 息， 生成第 二工作技能属 性信息； 根据所述第二工作技 能属性信息， 生成流失风险预测信 息， 其中， 所述流失风险预测信 息表征所述求职者在学习所述目标 学习案例之后的变动风险； 以及 向所述客户端发送所述 流失风险预测信息； 其中， 所述 根据所述第二工作技能属性信息， 生成流失风险预测信息包括： 将所述求职者的所述第二工作技能属性信息和所述系统内存储的已发生岗位变动的 人员的工作技能属性信息， 输入训练好的分类模型， 输出流失风险预测信息 。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一工作技能属性信 息和所述 求职岗位的信息 输入预设模型， 输出匹配结果， 包括： 将所述第一工作技能属性信 息和所述求职岗位的信 息进行预处理， 得到第 一工作技 能 属性特征信息和求职岗位的特 征信息； 将所述第一工作技能属性特征信 息和所述求职岗位的特征信 息输入所述预设模型， 输 出所述匹配结果。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一工作技 能属性信 息和所 述求职岗位的信息， 从案例数据库中确定目标 学习案例， 包括： 根据所述第一工作技能属性信息和所述 求职岗位的信息， 确定目标 学习主题； 根据所述目标 学习主题， 从所述案例数据库中确定目标 学习案例。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一工作技 能属性信 息和所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114925287 B 3