知识图谱人岗匹配模型为人力资源智能化转型提供新引擎

知识图谱人岗匹配模型为人力资源智能化转型提供新引擎

在数字经济加速发展的今天，人才与岗位之间的精准匹配，正成为企业与组织提升效率的关键环节。来自汇美聚和（Huimei Juhe）管理咨询公司的总经理、联合创始人、首席人力资源数字化转型顾问专家张文驰，近日在其最新研究中提出了一套基于知识图谱的人岗匹配模型，为破解长期困扰人力资源管理的“人岗不匹配”难题提供了新思路，也为智能化人力资源管理树立了技术标杆。

人岗不匹配亟待解决

传统的人力资源管理方式，往往依赖简历与岗位描述的静态匹配。这种模式效率低、准确率不足，导致“能者不堪其任”或“才华大材小用”的情况频频出现。张文驰指出，随着岗位要求愈加专业化和精细化，亟需一种能够动态挖掘、精准匹配的人才推荐机制。

知识图谱成为“智能大脑”

在研究中，张文驰团队提出了一套三步走的技术方案：首先通过抓取招聘平台与人才库中的相关信息，整合学历、技能、证书及经验等多重要素，构建起岗位与人才的知识图谱网络；随后借助TransE、TransH等算法，将岗位与个人信息映射至低维向量空间，从而有效捕捉其间的语义关联与结构关系；在此基础上，进一步融合贝叶斯个性化排序（BPR）方法，对推荐结果实施精确排序，从而实现了高效而精准的岗位推荐。

“这相当于为人力资源管理装上了一颗‘智能大脑’，不仅能看懂数据，还能主动提出最佳的人岗匹配方案。”一位行业专家在评价该成果时表示。

图1：TransE和TransH的原理图

实验验证：准确率显著提升

在包含800名求职者与600个岗位的实验数据集中，张文驰团队的模型在命中率（Hit@K）和精准率（Precision@K） 两大指标上均显著优于传统方法。其中，TransE算法表现最为突出，显示出知识图谱在语义相似性挖掘方面的独特优势。

同时，该系统还能直观展示推荐理由，大大增强了人岗推荐的透明度与可解释性。“不仅要推荐对，还要说清楚为什么对”，张文驰强调。

助力人力资源智能化转型

该研究成果不仅具有学术价值，更在实践中展现出广阔的应用前景。无论是在高等院校的人才储备，还是企业的招聘配置，基于知识图谱的人岗匹配模型都能显著提高效率与精准度。

展望未来，张文驰计划进一步攻克 知识图谱动态更新与个性化推荐 的挑战，使这一模型实现 实时化、个性化与可解释化，从而推动人力资源管理真正迈向智能化、数字化的新阶段。

在“以数据驱动人才”的新时代，张文驰的研究展示了人力资源大模型顶尖人才在前沿科技与社会应用之间的桥梁作用。他的探索，不仅是一次行业上的突破，更是一次关乎组织效率和人才价值的实践创新。

关于张文驰

图2：张文驰

张文驰在人力资源领域深耕多年，是国内在人力资源数字化变革一体化解决方案领域顶尖的人才，他从1999开始至2021年任职于美的（Midea）集团，历任美的集团海外事业部营运与人力资源部总监、美的集团生活电器事业部营运与人力资源部人力资源总监，为企业提供融合国内顶尖商业数字智能业务实践体系的业务变革及数字化转型规划—辅导—系统落地。张文驰是国内首批将AIGC技术深度植入人力资源管理场景的实战专家，能精准把握人工智能在招聘、绩效、培训等模块的应用逻辑。张文驰主导设计的“HR流程自动化系统”（登记号：2025SR0113674）、“HR云平台”（登记号：2024SR2244758）现已广泛应用于AI+人力资源领域。