不动产行业培训课程匹配方法及系统技术方案

本申请提供的一种不动产行业培训课程匹配方法及系统，通过培训课程匹配模型根据培训需求数据以及不动产数据，统计分析出不同培训需求数据以及不动产数据匹配的培训课程，进而有针对性的对不同地域的人员进行培训，消除地域壁垒；通过培训课程匹配模型对不动产公司的员工职位、部门以及发展方向进行分析整理，解决培训资源浪费的问题，使得不动产公司职员可以得到与自己职位、业务方向相匹配的培训；通过培训课程匹配模型分析出员工进行相关培训的频次与领域，解决相同领域培训内容反复培训的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
不动产行业培训课程匹配方法及系统


[0001]本申请涉及培训管理
，具体涉及一种不动产行业培训课程匹配方法及系统。

技术介绍

[0002]不动产(immovable property)是指依自然性质或法律规定不可移动的财产，如土地，房屋、探矿权、采矿权等土地定着物，与土地尚未脱离的土地生成物、因自然或者人力添附于土地并且不能分离的其他物。
[0003]不动产公司就是从事不动产经营活动过程中所有事物的公司，其业务涵盖了征地、拆迁、土地开发等，涉及了土地出让转让、房屋出售、出租、转租以及房地产抵押等，甚至包含了房地产在建设过程中需要的谈判、协调、筹划等事物。
[0004]而不动产行业培训存在跨地域培训问题，同样的培训内容各地域都需要各自培训，线下培训困难重重，且不动产行业培训对象不精准，导致培训内容与培训人员不对等、重复培训，耗时耗财，培训、学习、考试成果无法留存、无法有针对性的查看各自领域的培训内容。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供一种不动产行业培训课程匹配方法，包括：
[0007]获取培训需求数据以及不动产数据；
[0008]将所述需求数据以及所述不动产数据输入至培训课程匹配模型，所述培训课程匹配模型输出培训课程数据，根据所述培训课程数据对学员进行培训；
[0009]其中，所述培训课程匹配模型基于随机森林算法建立，并采用历史培训需求数据、历史不动产数据以及历史培训课程数据作为训练数据训练得到。
[0010]优选地，所述培训课程匹配模型的训练步骤包括：
[0011]将所述历史培训需求数据以及所述历史不动产数据分别输入至对应的学习器，得到每个所述学习器的权重参数，其中，所述学习器输出所述历史培训课程数据；
[0012]根据所述权重参数配置所述学习器，得到所述培训课程匹配模型。
[0013]优选地，所述培训课程匹配模型的训练步骤还包括：
[0014]根据已参与培训的学员培训数据，对所述培训课程匹配模型进行二次训练。
[0015]优选地，所述根据已参与培训的学员培训数据，对所述培训课程匹配模型进行二次训练，包括：
[0016]将所述学员培训数据输入至所述培训课程匹配模型，得到所述培训课程匹配模型的模型参数，其中，所述培训课程匹配模型输出所述历史培训课程数据；
[0017]根据所述模型参数配置所述培训课程匹配模型。
[0018]优选地，所述培训课程匹配模型的训练步骤还包括：
[0019]对所述历史培训需求数据、所述历史不动产数据以及所述历史培训课程数据进行预处理，其中，所述将所述历史培训需求数据以及所述历史不动产数据分别输入至对应的学习器，包括：将预处理后的历史培训需求数据以及历史不动产数据分别输入至对应的学习器。
[0020]优选地，所述培训需求数据包括：培训主题、培训关联业务、培训关联部门以及培训关联职位，所述不动产数据包括：不动产所在地域、不动产类型、不动产所在行业，所述培训课程数据包括：培训课程、培训时间、培训层级以及培训形式。
[0021]优选地，所述学员培训数据包括：学员培训课程、学员培训顺序、学员培训评价以及学员职级。
[0022]第二方面，本申请提供一种不动产行业培训课程匹配系统，包括：
[0023]数据采集模块：获取培训需求数据以及不动产数据；
[0024]课程匹配模块：将所述需求数据以及所述不动产数据输入至培训课程匹配模型，所述培训课程匹配模型输出培训课程数据，根据所述培训课程数据对学员进行培训；
[0025]模型训练模块：所述培训课程匹配模型基于随机森林算法建立，并采用历史培训需求数据、历史不动产数据以及历史培训课程数据作为训练数据训练得到。
[0026]同时，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
[0027]同时，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0028]由上述技术方案可知，本申请提供的一种不动产行业培训课程匹配方法及系统，通过培训课程匹配模型根据培训需求数据以及不动产数据，统计分析出不同培训需求数据以及不动产数据匹配的培训课程，进而有针对性的对不同地域的人员进行培训，消除地域壁垒；通过培训课程匹配模型对不动产公司的员工职位、部门以及发展方向进行分析整理，解决培训资源浪费的问题，使得不动产公司职员可以得到与自己职位、业务方向相匹配的培训；通过培训课程匹配模型分析出员工进行相关培训的频次与领域，解决相同领域培训内容反复培训的问题。
[0029]为让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本申请实施例中的一种不动产行业培训课程匹配方法的流程示意图。
[0032]图2为本申请实施例中的一种不动产行业培训课程匹配系统的结构示意图。
[0033]图3为本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0034]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0035]不动产行业培训存在跨地域培训问题，同样的培训内容各地域都需要各自培训，线下培训困难重重，且不动产行业培训对象不精准，导致培训内容与培训人员不对等、重复培训，耗时耗财，培训、学习、考试成果无法留存、无法有针对性的查看各自领域的培训内容，本申请提供一种不动产行业培训课程匹配方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质，通过培训课程匹配模型根据培训需求数据以及不动产数据，统计分析出不同培训需求数据以及不动产数据匹配的培训课程，进而有针对性的对不同地域的人员进行培训，消除地域壁垒；通过培训课程匹配模型对不动产公司的员工职位、部门以及发展方向进行分析整理，解决培训资源浪费的问题，使得不动产公司职员可以得到与自己职位、业务方向相匹配的培训；通过培训课程匹配模型分析出员工进行相关培训的频次与领域，解决相同领域培训内容反复培训的问题。
[0036]基于上述内容，本申请还提供一种用于实现本申请一个或多个实施例中提供的不动产行业培训课程匹配装置，该不动产行业培训课程匹配装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不动产行业培训课程匹配方法，其特征在于，包括：获取培训需求数据以及不动产数据；将所述需求数据以及所述不动产数据输入至培训课程匹配模型，所述培训课程匹配模型输出培训课程数据，根据所述培训课程数据对学员进行培训；其中，所述培训课程匹配模型基于随机森林算法建立，并采用历史培训需求数据、历史不动产数据以及历史培训课程数据作为训练数据训练得到。2.根据权利要求1所述的不动产行业培训课程匹配方法，其特征在于，所述培训课程匹配模型的训练步骤包括：将所述历史培训需求数据以及所述历史不动产数据分别输入至对应的学习器，得到每个所述学习器的权重参数，其中，所述学习器输出所述历史培训课程数据；根据所述权重参数配置所述学习器，得到所述培训课程匹配模型。3.根据权利要求2所述的不动产行业培训课程匹配方法，其特征在于，所述培训课程匹配模型的训练步骤还包括：根据已参与培训的学员培训数据，对所述培训课程匹配模型进行二次训练。4.根据权利要求3所述的不动产行业培训课程匹配方法，其特征在于，所述根据已参与培训的学员培训数据，对所述培训课程匹配模型进行二次训练，包括：将所述学员培训数据输入至所述培训课程匹配模型，得到所述培训课程匹配模型的模型参数，其中，所述培训课程匹配模型输出所述历史培训课程数据；根据所述模型参数配置所述培训课程匹配模型。5.根据权利要求2所述的不动产行业培训课程匹配方法，其特征在于，所述培训课程匹配模型的训练步骤还包括：对所述历史培训需求数据、所述历史不动产数据以及所述历史培训课程数据进行预...

【专利技术属性】
技术研发人员：王威，宋彦良，孙英，潘东阳，杨杨，赵晖，李默晗，周悠雪，刘欣悦，黄宇翔，
申请(专利权)人：华能置业有限公司，
类型：发明
国别省市：