一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于运筹学和人员编现问题领域，提供了一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法及装置，所述方法包括：S1.自动获取和提取人员编现关键特征；S2.计算人员编现关键特征动态匹配率；包括计算当前实有人员等级低于编制人员等级时，在未来一定时间内，实有人员等级调整后能够满足编制等级要求对人员编现匹配程度的影响参数；或者当前实有人员等级高于编制人员等级，在未来一定时间内，该实有人员能够完成编制等级任务工作对人员编现匹配程度的影响参数；S3.计算人员编现匹配程度。本发明专利技术能计算出人员等级调整、年龄变化等对匹配程度影响和作用，为长远规划人员结构调整和优化提供了量化支持。结构调整和优化提供了量化支持。结构调整和优化提供了量化支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法及装置


[0001]本专利技术涉及运筹学和人员编现问题，具体涉及基于数据的多因素混合推理人员编现匹配程度动态评价方法及装置。

技术介绍

[0002]人员编现匹配程度，是有效衡量某个单位编制与实有人数规模的重要指标，是客观掌握编制岗位与实有人员能力素质、专业知识和年龄结构的重要标准。人员编现匹配程度动态计算，是指运用科学方法，计算某个单位实有人员与编制岗位的动态匹配程度，充分体现单位人员年龄、等级、工作年限等因素对人员编现匹配程度的影响。
[0003]目前，尚未发现基于关键特征的人员编现匹配程度动态计算方法及装置。

技术实现思路

[0004]本专利技术主要围绕某单位人员编现的动态匹配程度定量分析，通过结构化数据库抽取工作时间周期、晋升时间、晋升比例、年龄等多因素基础上，构建由动态变化参数，以及岗位、等级、专业等多因素动态匹配率组成的动态计算模型。
[0005]本专利技术主要特点体现在以下方面：(1)从人员编现结构化数据中，获取了人员编现特征，并采用最大信息系数提取了关键特征。(2)运用文本数据处理模型和工具，从数据库中提取了有关岗位、等级、专业等关键特征文本描述，并对单位实有人员文本描述与编制人员文本描述进行了语义相似度分析，为科学计算人员编现匹配程度奠定了数据基础。(3)瞄准未来一段时间单位稳定运行，构建了由动态变化参数，以及岗位、等级、专业多因素动态匹配率等组成的动态计算模型，较好反映了人员等级调整、年龄变化等对匹配程度影响和作用，为长远规划人员结构调整和优化提供了量化支持。
附图说明
[0006]图1：一种基于关键特征的人员编现匹配程度动态计算方法流程图；
[0007]图2：人员编现匹配关键特征动态计算流程图；
[0008]图3：人员编现匹配程度动态计算程序逻辑；
[0009]图4：一种基于关键特征的人员编现匹配程度动态计算装置。
具体实施方式：
[0010]下面结合附图对本专利技术做进一步描述。
[0011]一种基于关键特征的人员编现匹配程度动态计算方法及装置，包括如下步骤：
[0012]S1.人员编现关键特征提取。
[0013]主要包括自动获取人员编现特征、自动提取人员编现关键特征等步骤，具体算法如下：
[0014]S101.人员编现特征获取
[0015]从存储有人员编现的结构化数据库，获取人员编现的特征，包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
、学历X
xl
、经历X
jl
等特征。结构化数据库中相关人员编现特征为数据库的字段，包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
、学历X
xl
、经历X
jl
等，特征字段的属性均为字符型。
[0016](1)岗位X
gw
，是指特定组织人员承担的若干工作任务。如，后勤保障岗位、文书岗位、销售岗位等。
[0017](2)等级X
dj
，是指从事相关工作并在相应岗位人员的待遇级别。如，待遇等级11、待遇等级10、待遇等级3等。
[0018](3)专业X
zy
，是指人员的学科背景或具备的专业技术技能。如，计算机专业、管理工程专业等。
[0019](4)学历X
xl
，是指人员的学历情况。如，学士、硕士、博士等。
[0020](5)经历X
il
，是指人员的从事工作的简要经历情况。如，XXX年
‑
XXX年，在XXXX单位工作等。
[0021]S102.人员编现关键特征提取
[0022]所述特征数据为5个，包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
、学历X
xl
、经历X
il
；采用最大化信息系数(Maximal lnformation Coefficient，简称MIC)，计算两两特征之间的关联性，得到关键特征。
[0023](1)计算成对主要特征的MIC值。共得到10个指标MIC
gd
，MIC
gz
，MIC
gx
，MIC
gj
，MIC
dz
，MIC
dx
，MIC
dj
，MIC
zx
，MIC
zj
，MIC
xj
。分别代表岗位
‑
等级、岗位
‑
专业，岗位
‑
学历，岗位
‑
经历，等级
‑
专业，等级
‑
学历，等级
‑
经历，专业
‑
学历，专业
‑
经历，学历
‑
经历间的MIC指数。计算公式如下，
[0024][0025][0026]I(x，y)表示特征的互信息。MIC(x，y)表示特征互信息系数，x和y分别表示特征。a和b表示x和y特征方向上的网格分布，B为变量，为数据量的0.6次方；p(x，y)为联合概率密度分布函数。
[0027](2)构建关键特征集，选取与其他特征关联性均小于阈值的特征加入该集合。
[0028](3)存在较强关联的特征对中，选取与其余特征关联MIC平均值较小的特征加入关键特征集。
[0029]经过上述步骤，提取到的关键特征包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
等3个。
[0030]S2.人员编现动态匹配程度计算。
[0031]主要包括自动提取关键特征文本描述、关键特征文本相似度分析和关键特征计算等步骤，具体算法如下：
[0032]S201，人员编现匹配的关键特征文本信息提取。
[0033]本专利技术通过人员编现结构化文本中提取岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
等3个关键特征的文本描述。
[0034](1)岗位X
gw
文本描述，岗位反映了人员职责任务和职位。通过文本中的人员岗位描述进行表征。如，后勤保障岗位、文书岗位、销售岗位等。
[0035](2)等级X
dj
文本描述，通过文本中的人员等级描述进行表征。如，待遇等级11、待遇等级10、待遇等级3等。
[0036](3)专业X
zy
文本描述，通过文本中的人员专业描述进行表征。如，计算机专业、管理工程专业等。
[0037]S202，人员编现匹配关键特征文本相似度分析。
[0038]包括岗位X
gw
、等级X
dj
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法，包括如下步骤：S1.自动获取和提取人员编现关键特征；S2.根据人员编现关键特征，计算人员编现关键特征动态匹配率；包括计算当前实有人员等级低于编制人员等级时，在未来一定时间内，实有人员等级调整后能够满足编制等级要求对人员编现匹配程度的影响参数；或者当前实有人员等级高于编制人员等级时，在未来一定时间内，该实有人员能够完成编制等级任务工作对人员编现匹配程度的影响参数；S3.根据人员编现关键特征匹配率计算人员编现匹配程度。2.根据权利要求1所述的基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法，其特征在于：所述步骤S1自动获取和提取人员编现关键特征包括：S11.自动获取人员编现特征；从存储有人员编现的结构化数据库中获取岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
、学历X
xl
、经历X
jl
人员编现特征；所述人员编现特征在结构化数据库中以数据库字段体现，属性均为字符型；其中，岗位X
gw
，是指特定组织人员承担的岗位类型；等级X
dj
，是指从事相关工作并在相应岗位人员的待遇等级；专业X
zy
，是指人员的学科背景或具备的专业技术技能；学历X
xl
，是指人员的学历情况；经历X
jl
，是指人员的从事工作的简要经历情况；S12.自动提取人员编现关键特征；采用最大化信息系数法(MIC)计算两两人员编现特征之间的关联性，得到关键特征。3.根据权利要求2所述的基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法，其特征在于：S12.自动提取人员编现关键特征；采用最大化信息系数法(MIC)计算两两人员编现特征之间的关联性，得到关键特征包括：S121.计算成对主要特征的MIC值，共得到10个指标MIC
gd
，MIC
gz
，MIC
gx
，MIC
gj
，MIC
dz
，MIC
dx
，MIC
dj
，MIC
zx
，MIC
zj
，MIC
xj
，分别代表岗位
‑
等级，岗位
‑
专业，岗位
‑
学历，岗位
‑
经历，等级
‑
专业，等级
‑
学历，等级
‑
经历，专业
‑
学历，专业
‑
经历和学历
‑
经历间的MIC指数，计算公式如下：式如下：I(x,y)表示特征的互信息；MIC(x,y)表示特征互信息系数；x和y分别表示特征；a和b表示x和y特征方向上的网格分布；B为变量为数据量的0.6次方；p(x,y)为联合概率密度分布函数；S122.构建关键特征集，选取与其他特征关联性均小于阈值的特征加入该集合；S123.存在较强关联的特征对中，选取与其余特征关联MIC平均值较小的特征加入关键特征集；经过上述步骤，提取到的关键特征包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
3个关键特征。4.根据权利要求1所述的基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法，其特征在于：所述步骤S2根据人员编现关键特征，计算人员编现关键特征匹配率包括：S21.自动提取关键特征文本描述；通过人员编现结构化文本中提取岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
3个关键特征的文本描述；
S22.分析人员编现匹配关键特征文本相似度；包括岗位X
gw
、等级X
dj
、专业X
zy
关键特征文本相似度分析；具体为:(1)岗位X
gw
关键特征文本描述相似度分析，是指编制文本有关人员岗位的描述与实际文本中有关人员岗位描述的相似度；基于开源中文词向量的余弦距离，计算相似度值，具体公式如下：W1，W2分别是编制文本有关人员岗位的描述与实际文本中有关人员岗位描述基于开源预训练语言模型训练生成的文本嵌入表示，对于较长文本，采用词嵌入的加权和作为文本的嵌入表示；(2)等级X
dj
关键特征文本描述相似度分析，是指编制文本有关人员等级的描述与实际文本中有关人员等级的描述的相似度；具体公式如下：W1，W2分别是编制文本有关人员等级的描述与实际文本中有关人员等级的描述基于开源预训练语言模型训练生成的文本嵌入表示。(3)专业X
zy
关键特征文本描述相似度分析，是指编制文本有关专业的描述与实际文本中有关专业的描述的相似度。基于开源中文词向量的余弦距离，计算相似度值，具体公式如下：W1，W2分别是编制文本有关专业的描述与实际文本中有关专业的描述基于开源预训练语言模型训练生成的文本嵌入表示；S23.计算人员编现关键特征动态匹配率；包括动态变化参数、岗位
‑
等级
‑
专业动态匹配率、岗位
‑
等级动态匹配率、岗位
‑
专业动态匹配率、等级
‑
专业匹配率、单岗位动态匹配率、超编率；(1)动态变化参数，包括指当前实有人员等级低于编制人员等级，在未来一定时间内，实有人员等级调整后能够满足编制等级要求对人员编现匹配程度的影响参数；或者当前实有人员等级高于编制人员等级，在未来一定时间内，该实有人员能够完成编制等级任务工作对人员编现匹配程度的影响参数；计算公式如下：其中，cs
il
(dt)表示第i个单位的动态变化参数；cs
il
(ddt)表示第i个单位实有人员等级低于编制等级的情况下的动态变化参数；cs
il
(gdt)表示第i个单位实有人员等级高于编制等级的情况下的动态变化参数；dj
编制
表示第i个单位的编制等级；dj
实际
表示第i个单位的实有人员等级；
其中，cs
il
(ddt)表示第i个单位实有人员等级低于编制等级的情况下的动态变化参数；cs
ilx
(ddt)表示第i个单位实有人员等级低于编制等级在阈值范围内情况下的动态变化参数；dj
编制
表示第i个单位的编制等级；dj
实际
表示第i个单位的实有人员等级；dj
阈值
表示考虑未来一段时间，为了保持单位正常运行，第i个单位的实有人员等级能够高于或低于编制等级的最高值；其中，cs
ilx
(ddt)表示第i个单位实有人员等级低于编制等级在阈值范围内情况下的动态变化参数；dj(pj)
j
表示第j个等级的平均晋升时间；dj(xs)
j
表示第j个等级的晋升比例；t表示考虑的未来年限；其中，dj(pj)
j
表示第j个等级的平均晋升时间；dj(zd)
j
表示第j个等级的最低等级年限；dj(zg)
j
表示第j个等级的最高等级年限；其中，cs
il
(gdt)表示第i个单位实有人员等级高于编制等级的情况下的动态变化参数；cs
ilx
(gdt)表示第i个单位实有人员等级高于编制等级在阈值范围内情况下的动态变化参数；dj
编制
表示第i个单位的编制等级；dj
实际
表示第i个单位的实有人员等级；dj
阈值
表示考虑未来一段时...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓松，林晗，孙亚洲，吕彬，袁晶晶，庄蓓蓓，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心，
类型：发明
国别省市：