基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法

本发明提供了基于联邦学习与自然语言处理的人才培养推荐方法，包括以下步骤：处理多源异构数据，得到标准数据；构建可进行增量更新的人才知识图谱；对敏感数据进行匿名化和脱敏处理，并在不共享原始数据的前提下，利用联邦学习框架进行联合建模，得到本地模型；生成人才画像和岗位画像，结合多种目标因素和动态权重预设匹配算法，得到人才匹配模型；持续监测所述人才画像和所述岗位画像之间的相似差距，动态生成课程优化方案和岗位优化方案；对推荐过程进行可视化解释或关键词说明。本发明不仅能够提高匹配精度和效率，打破数据孤岛，保护隐私安全，还能够动态适应市场需求变化，满足多方的个性化需求，促进教育与就业的精准对接。