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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于因果关联本体模型的就业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：CN115344789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211148344.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法是由侯开虎;刘梦婕;邓超;高进姝;陈朋标;孙德有设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法，属于就业推荐领域。本发明分析毕业生信息对就业选择的因果关联关系并构建因果关联本体模型，通过将其作为先验知识来对协同过滤算法进行改进，称作OWCF算法。OWCF算法进行就业推荐的过程，通过毕业生信息与因果关联本体模型先验知识库匹配，获得相应特征权重并与相应特征加权得到毕业生对某类型岗位的加权特征值；将加权特征值与待推荐岗位特征进行相似度计算，同时基于因果关联本体模型进行应往届毕业生相似度计算，通过相似度阈值设定，得到相似度高的就业单位和往届毕业生，将所得单位与高相似度往届毕业生的就业单位进行融合，形成推荐列表。

本发明授权一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法，其特征在于：包括如下步骤： 1获取往届毕业生个人特征信息和就业数据及应届毕业生个人特征信息，进行数据清洗、数据补全、数据规范并将数据进行统一规范表达处理，获得往届毕业生影响因素特征集W和毕业生就业要素信息特征集及应届毕业生影响因素特征集U； ； 表示应届毕业生影响因素特征集U中第n个特征的原始值； 2利用FP-Growth关联规则算法进行关联规则提取，将往届毕业生影响因素特征集W中的特征分别和毕业生就业要素信息特征集的所有特征进行关联规则提取，提取毕业生影响因素与就业要素信息的支持度和置信度； 3评估影响因素相应影响结果的可信度，进行信息融合，将置信度作为毕业生影响因素对就业要素的影响程度，分析其中的因果关联，构建因果关联本体模型； 4将因果关联本体模型转化为不同类别的特征权重，将因果关联本体中毕业生影响因素相应的影响结果进行分类，并对每个分类的特征值赋予相应权重，得到因果关联本体的特征权重集F： ； 式中：表示第n个特征多对应的权重值； 5通过因果关联本体进行信息融合后，基于应届毕业生影响因素特征和待推荐就业单位的特征值及因果关联本体进行就业岗位推荐，通过将应届毕业生的影响因素与因果关联本体模型对应信息进行特征对比后，将相应权重赋值给应届毕业生，通过形成的应届毕业生特征权重信息，将特征权重与相应的特征原始值进行加权计算，应届毕业生得到加权后的特征值，与待推荐招聘单位对应特征信息进行双边匹配，得到高相似度候选推荐列表； 6根据不同特征分类情况，重复步骤4和步骤5，将不同特征所得待推荐就业单位进行融合去重，根据特征重要度进行待推荐就业单位排序； 7基于应届毕业生影响因素特征和往届毕业生影响因素特征及因果关联本体，基于协同过滤算法进行就业岗位推荐： 8将步骤6与步骤7中的推荐列表进行加权融合； 9将步骤8所得推荐列表推荐给应届毕业生。

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