一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，包括以下步骤：S1、获取被评价人才的个人信息；S2、根据个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；S3、根据被评价人才对应的研究领域，检索词汇统计时期内该领域中每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；S4、分别计算每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，研究热度指数逐年进行比较，得到研究趋势匹配度并保存至人才数据库。与现有技术相比，本发明专利技术具有使人才评价机制的考查覆盖内容更加全面、提高人才评价结果的准确性和稳定性等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法和装置
本专利技术涉及人才测评
，尤其是涉及一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法和装置。
技术介绍
在目前企业的人才招聘中，人才评价是必不可少的一个环节，通过对应聘人才进行评价，从而分配至合适对口的岗位，不仅可以提高员工的工作效率，同时可以增大企业的收益。但是现有技术中的人才评价机制过于注重应聘人才的论文数量和获奖项目，考查内容缺乏多样性，未能注重应聘人才所研究领域在社会中的热度指数的变化，导致最终的人才评价结果受影响较大，准确性和稳定性较差。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的未能注重应聘人才所研究领域在社会中的热度指数的变化导致最终的人才评价结果准确性和稳定性较差的缺陷而提供一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法和装置。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，具体包括以下步骤：S1、获取被评价人才的个人信息；S2、根据所述个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；S3、根据被评价人才个人公开的科学研究成果对应的研究领域，检索所述研究领域中在词汇统计时期内每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；S4、分别计算词汇统计时期内每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，所述个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，所述研究热度指数逐年进行比较，得到被评价人才的研究趋势匹配度，所述研究趋势匹配度保存至人才数据库。所述步骤S1中被评价人才的个人信息包括被评价人才的姓名。所述步骤S2和S3中均通过大数据技术来检索个人高频词汇和学科高频词汇。所述步骤S2中个人公开的科学研究成果包括目标人员个人公开发表的论文、公开的科研项目和专利。进一步地，所述个人高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和专利的核心词。所述步骤S3中研究领域内公开的科学研究成果包括研究领域内公开发表的论文、公开的科研项目和专利技术专利。进一步地，所述学科高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和专利技术专利的核心词。所述被评价人才的研究趋势匹配度的计算过程具体包括以下步骤：S41、将学科高频词汇按照词汇的出现频率进行排序，得到学科高频词汇序列，根据预设的学科高频词汇数，获取学科高频词汇序列中排序靠前的符合学科高频词汇数的学科高频词汇并设置相应的热度分值；S42、将个人高频词汇按照词汇的出现频率进行排序，得到个人高频词汇序列，根据预设的个人高频词汇数，获取个人高频词汇序列中排序靠前的符合个人高频词汇数的个人高频词汇与赋值的学科高频词汇进行名称相同匹配，匹配成功的个人高频词汇获得与其匹配的学科高频词汇的热度分值；S43、通过累加计算个人高频词汇序列的个人研究热度总分，同时计算学科高频词汇序列中排序靠前的符合个人高频词汇数的学科高频词汇的学科研究热度总分，计算所述个人研究热度总分与学科研究热度总分的比值得到研究热度指数；S44、计算研究热度指数逐年变化的斜率，得到被评价人才的研究趋势匹配度。进一步地，所述学科高频词汇序列中排序靠前的符合学科高频词汇数的学科高频词汇的热度分值按照排名高到低依次减小，其中排名第一的学科高频词汇的热度分值最大，数值与学科高频词汇数相同，排名末位的学科高频词汇的热度分值最小，数值为1，位于第一与末位之间的学科高频词汇按照递减1的顺序依次赋值。进一步地，所述学科高频词汇数大于个人高频词汇数。进一步地，所述步骤S42中匹配失败的个人高频词汇的热度分值为0分。一种使用所述基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法的装置，包括存储器和处理器，所述存储器中设有人才数据库，所述方法以计算机程序的形式储存在存储器中，并由处理器执行，执行时实现以下步骤：S1、获取被评价人才的个人信息；S2、根据所述个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；S3、根据被评价人才个人公开的科学研究成果对应的研究领域，检索所述研究领域中在词汇统计时期内每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；S4、分别计算词汇统计时期内每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，所述个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，所述研究热度指数逐年进行比较，得到被评价人才的研究趋势匹配度，所述研究趋势匹配度保存至人才数据库。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过检索词汇统计时期内每年的被评价人才的个人高频词汇和相应研究领域的学科高频词汇，得到被评价人才每年的研究热度指数，将研究热度指数进行逐年比较得到被评价人才的研究领域在词汇统计时期内的研究趋势匹配度，由研究趋势匹配度来反映应聘人才所研究领域在社会中的热度指数的变化，使人才评价机制的考查覆盖内容更加全面，提高了人才评价结果的准确性和稳定性。附图说明图1为本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示，一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，具体包括以下步骤：S1、获取被评价人才的个人信息；S2、根据个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；S3、根据被评价人才个人公开的科学研究成果对应的研究领域，检索研究领域中在词汇统计时期内每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；S4、分别计算词汇统计时期内每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，研究热度指数逐年进行比较，得到被评价人才的研究趋势匹配度，研究趋势匹配度保存至人才数据库。步骤S1中被评价人才的个人信息包括被评价人才的姓名。步骤S2和S3中均通过大数据技术来检索个人高频词汇和学科高频词汇。步骤S2中个人公开的科学研究成果包括目标人员个人公开发表的论文、公开的科研项目和专利。个人高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和专利的核心词。步骤S3中研究领域内公开的科学研究成果包括研究领域内公开发表的论文、公开的科研项目和专利技术专利。学科高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和专利技术专利的核心词。被评价人才的研究趋势匹配度的计算过程具体包括以下步骤：S41、将学科高频词汇按照词汇的出现频率进行排序，得到学科高频词汇序列，根据预设的学科高频词汇数，获取学科高频词汇序列中排序靠前的符合学科高频词汇数的学科高频词汇并设置相应的热度分值；S42、将个人高频词汇按照词汇的出现频本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1、获取被评价人才的个人信息；/nS2、根据所述个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；/nS3、根据被评价人才个人公开的科学研究成果对应的研究领域，检索所述研究领域中在词汇统计时期内每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；/nS4、分别计算词汇统计时期内每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，所述个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，所述研究热度指数逐年进行比较，得到被评价人才的研究趋势匹配度，所述研究趋势匹配度保存至人才数据库。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、获取被评价人才的个人信息；
S2、根据所述个人信息检索被评价人才在词汇统计时期内每年个人公开的科学研究成果的个人高频词汇；
S3、根据被评价人才个人公开的科学研究成果对应的研究领域，检索所述研究领域中在词汇统计时期内每年公开的科学研究成果的学科高频词汇；
S4、分别计算词汇统计时期内每年个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值，所述个人高频词汇和学科高频词汇的热度分值按照相同年份进行对比得到被评价人才每年的研究热度指数，所述研究热度指数逐年进行比较，得到被评价人才的研究趋势匹配度，所述研究趋势匹配度保存至人才数据库。


2.根据权利要求1所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述步骤S1中被评价人才的个人信息包括被评价人才的姓名。


3.根据权利要求1所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述步骤S2和S3中均通过大数据技术来检索个人高频词汇和学科高频词汇。


4.根据权利要求1所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述步骤S2中个人公开的科学研究成果包括目标人员个人公开发表的论文、公开的科研项目和专利。


5.根据权利要求4所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述个人高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和专利的核心词。


6.根据权利要求1所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述步骤S3中研究领域内公开的科学研究成果包括研究领域内公开发表的论文、公开的科研项目和发明专利。


7.根据权利要求6所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述学科高频词汇包括论文的关键词、科研项目名称的主题词和发明专利的核心词。


8.根据权利要求1所述的一种基于研究趋势匹配的学科人才评价控制方法，其特征在于，所述被评价人才的研究趋势匹配度的计算过程具体包括以下步骤：
S41、将学科高频...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷俊，
申请(专利权)人：上海柏观数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31