【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核方法及系统。
技术介绍
1、员工的绩效考核在现代的企业管理中的作用越来越重要，一个行之有效的绩效考核方法对企业来说尤为重要。一个成功的绩效考核方法不仅看重它的考核作用，更重要的是它对员工工作积极性的促进作用。
2、目前，一般通过人工制作表格来定期统计工作量、工具运行情况、项目数据等来量化个人或者团队的工作效率和绩效，由于人工统计需要花费大量时间进行记录和做统计工作，工作效率低下，且难免出现遗漏错误等情况。
3、因此，现有员工绩效计算方式的效率低下且容易出现遗漏错误是一种亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核方法及系统，用于提高员工绩效计算的效率以及准确度。
2、本专利技术实施例提供一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核方法，方法包括：
3、获取预定周期内目标物业人员的自评工作数据以及其他物业人员对所述目标物业人员工作的他人评价工作数据；
4、从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据中分别提取评价等级、工作完成量、评价文本以及工作成果图像；
5、根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，确定对应的评价文本的可信度；
6、根据所述评价文本的可信度确定所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的绩效衡量权重值；
7、通过所述绩效衡量权重值、所述
8、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，确定对应的评价文本的可信度，包括：
9、从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的评价文本中确定完成工作关键词以及未完成工作关键词；
10、根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确；
11、依据工作成果图像的验证结果，确定对应的评价文本的可信度。
12、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的评价文本中确定完成工作关键词以及未完成工作关键词，包括：
13、对所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的评价文本进行文字识别，确定对应的初始关键词；
14、将所述初始关键词与预置映射表中的关键词进行匹配，确定与各评价文本分别对应的完成工作关键词以及未完成工作关键词，所述预置映射表中存储有各项需要完成工作的关键词。
15、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
16、将各个工作成果图像分别输入到图像识别模型中，得到各个成果图像分别对应的图像识别结果；
17、根据所述图像识别结果，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确。
18、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述根据所述图像识别结果，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
19、若所述图像识别结果的预测概率值大于第一预置数值，则将所述完成工作关键词或所述未完成工作关键词中与所述图像识别结果对应的关键词确定为正确；
20、若所述图像识别结果的预测概率值小于第二预置数值，则将所述完成工作关键词或所述未完成工作关键词中与所述图像识别结果对应的关键词确定为错误；
21、若所述图像识别结果的预测概率值小于等于第一预置数值且大于等于所述第二预置数值，则根据相似度超过预置相似度的工作成果图像的图像识别结果的预测概率平均值，确定工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确；
22、其中，所述第一预置数值大于所述第二预置数值。
23、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述图像识别模型的训练过程为：
24、获取样本成果图像及其对应的图像识别标签，所述图像识别标签根据所述预置映射表中的关键词确定；
25、根据所述样本成果图像及其对应的图像识别标签进行神经网络模型训练得到所述图像识别模型。
26、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述根据相似度超过预置相似度的工作成果图像的图像识别结果的预测概率平均值，确定工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
27、获取相似度超过预置相似度的工作成果图像的图像识别结果的预测概率平均值；
28、计算所述预测概率平均值与所述第一预置数值的第一差值绝对值，以及所述预测概率平均值与所述第二预置数值的第二差值绝对值；
29、若所述第一差值绝对值小于所述第二差值绝对值，则将所述完成工作关键词或所述未完成工作关键词中与所述图像识别结果对应的关键词确定为正确；
30、若所述第一差值绝对值大于所述第二差值绝对值，则将所述完成工作关键词或所述未完成工作关键词中与所述图像识别结果对应的关键词确定为错误。
31、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述通过所述绩效衡量权重值、所述评价等级以及所述工作完成量计算所述目标物业人员的工作绩效值，包括：
32、通过下述公式计算所述目标物业人员的工作绩效值：
33、
34、其中，α为所述自评工作数据的绩效衡量权重值，a为所述自评工作数据中的评价等级，βi为第i个其他物业人员对目标物业人员的绩效衡量权重值，bi为第i个其他物业人员对目标物业人员的评价等级，n为对目标物业人员的评价的其他物业人员的数量，c为目标物业人员的工作完成量，all为全体物业人员的工作完成量，d为所述目标物业人员的工作绩效值。
35、在本专利技术提供的一个可选实施例中，所述方法还包括：
36、获取第i个其他物业人员与目标物业人员的工作层级关系，并根据所述工作层级关系确定关系权重系数；不同的工作层级关系对应不同的关系权重系数；
37、通过所述关系权重系数与所述第i个其他物业人员对目标物业人员的绩效衡量权重值的乘积确定βi。
38、本专利技术实施例提供一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核系统，该系统包括：
39、获取模块，用于获取预定周期内目标物业人员的自评工作数据以及其他物业人员对所述目标物业人员工作的他人评价工作数据；
40、提取模块，用于从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据中分别提取评价等级、工作完成量、评价文本以及工作成果图像；
41、确定模块，用于根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，确定对应的评价文本的可信度；
42、所述确定模块，还用于根据所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，确定对应的评价文本的可信度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的评价文本中确定完成工作关键词以及未完成工作关键词，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像识别结果，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型的训练过程为：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据相似度超过预置相似度的工作成果图像的图像识别结果的预测概率平均值，确定工作关键词以及未完成工作关键
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述绩效衡量权重值、所述评价等级以及所述工作完成量计算所述目标物业人员的工作绩效值，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核系统，所述系统基于权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于工作成果可视化的物业人员绩效考核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，确定对应的评价文本的可信度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的评价文本中确定完成工作关键词以及未完成工作关键词，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述自评工作数据和所述他人评价工作数据分别对应的工作成果图像，验证完成工作关键词以及未完成工作关键词对应的工作内容是否正确，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像识别结果，验证完成工作关键词以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈玉才，徐硕，
申请(专利权)人：苏州优鲜信网络生活服务科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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