一种人力资源风险预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种人力资源风险预测方法和装置，其方法包括：构建人力资源图，定义人力资源图的节点和边，节点代表部门的多个相关人力资源特征，边代表部门之间的关系；将所述人力资源图输入到优化后的Glow模型，得到第一潜在人力资源图；将所述第一潜在人力资源图输入到优化后的Graphormer模型，得到第一风险特征向量；根据第一风险特征向量判断是否存在人力资源风险。该方法可以预测多种人资资源风险，具有较高的预测准确性和泛化能力。具有较高的预测准确性和泛化能力。具有较高的预测准确性和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】
一种人力资源风险预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种人力资源风险预测方法及装置。

技术介绍

[0002]人力资源是企业发展的重要基础和核心要素之一，随着经济的快速发展和全球化的不断推进，人力资源管理面临越来越多的挑战，如何科学有效地评估人力资源风险，优化企业人力资源管理，已经成为众多企业迫切需要解决的问题。
[0003]现有的人力资源预测方法主要基于人工分析或统计学模型，但这些方法对于复杂的人力资源数据结构和关系建模能力较弱，无法全面评估各种潜在风险因素，且预测精度和准确性有限。因此，需要针对现有方法对于复杂的人力资源数据结构和关系建模能力较弱的问题，开发一种新的方法。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对现有的问题，提供一种人力资源风险预测方法及装置。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种人力资源风险预测方法，所述人力资源风险预测方法包括以下步骤：构建人力资源图，定义人力资源图的节点和边，节点代表部门的多个相关人力资源特征，边代表部门之间的关系；将所述人力资源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人力资源风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建人力资源图，定义人力资源图的节点和边，节点代表部门的多个相关人力资源特征，边代表部门之间的关系；将所述人力资源图输入到优化后的Glow模型，得到第一潜在人力资源图；将所述第一潜在人力资源图输入到优化后的Graphormer模型，得到第一风险特征向量；根据第一风险特征向量判断是否存在人力资源风险。2.根据权利要求1所述的人力资源风险预测方法，其特征在于，所述Glow模型和所述Graphormer模型的优化方法包括以下步骤：利用Glow模型构建第二潜在人力资源图；利用Graphormer模型，并根据所述第二潜在人力资源图预测得到的第二风险特征向量；根据真实的风险特征向量和所述预测得到的第二风险特征向量优化所述Glow模型和优化所述Graphormer模型，得到优化后的Glow模型和优化后的Graphormer模型。3.根据权利要求2所述的人力资源风险预测方法，其特征在于，所述利用Glow模型构建潜在人力资源图，包括：将所述节点的节点特征进行标准化预处理，得到标准化特征；所述Glow模型包括Actnorm层、Invertible1x1卷积层和耦合层，将所述标准化特征依次通过Actnorm层、Invertible1x1卷积层和耦合层，得到Glow模型的输出特征；将所述Glow模型的输出特征映射到潜在变量空间，得到潜在人力资源图。4.根据权利要求3所述的人力资源风险预测方法，其特征在于，将所述节点的节点特征进行标准化预处理，包括：将节点特征转化为均值为0，方差为1的正态分布。5.根据权利要求2所述的人力资源风险预测方法，其特征在于，所述利用Graphormer模型，并根据所述第二潜在人力资源图预测得到第二风险特征向量，包括：将所述第二潜在人力资源图作为Graphormer模型的输入，提取潜在特征矩阵；将所述潜在特征矩阵分别映射到多个不同的风险特征向量，预测得到第二风险特征向量。6.根据权利要求2所述的人力资源风险预测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪福，傅红宇，谢丽慧，胡珏，
申请(专利权)人：深圳市迪博企业风险管理技术有限公司，
类型：发明
国别省市：