System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 物流智能化人才测评系统及方法技术方案_技高网

物流智能化人才测评系统及方法技术方案

技术编号:40918449 阅读:3 留言:0更新日期:2024-04-18 14:44
本发明专利技术涉及人才测评技术领域,公开了物流智能化人才测评系统,包括:图结构数据构建模块,基于待测评人员的基本信息构建图结构数据;第一评分输出模块,将图结构数据输入第一评分模型,输出第一评分;知识图谱构建模块,基于物流行业的信息构建知识图谱;测评问卷生成模块,基于知识图谱生成测评问卷;第二评分输出模块,将测评问卷发送给待测评人员回答,回答结果作为第二评分;综合评分输出模块,分别为第一评分和第二评分设置第一权重系数和第二权重系数,加权求和获得综合评分;本发明专利技术通过神经网络模型对待测评人员的基本信息进行信息融合获得基本信息的评分,并基于知识图谱生成统一的测评问卷,提高对专业技能的评分的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人才测评,更具体地说,它涉及物流智能化人才测评系统及方法


技术介绍

1、物流行业作为现代经济的重要组成部分,承担着产品运输和供应链管理的重要任务。为了确保物流行业的高效运作和可持续发展,人才测评在该行业的招聘、选拔和员工发展中起着至关重要的作用。

2、目前物流行业对人才的需求日益多样化和专业化,不同的岗位对应不同的专业技能,例如:运输规划、供应链管理和仓储管理等;其次,除了需要评估待测评人员的专业技能,还需要评估待测评人员的沟通能力和团队协作能力,以确保企业更全面地了解待测评人员的综合能力,从而帮助企业更好地做出招聘决策。

3、目前物流行业的人才测评通常是通过传统的面试问答和简历评估来判断待测评人员是否符合企业的招聘岗位,然而传统的面试问答和简历评估不仅面试效率低下,而且容易受到面试官的个人主观偏好的影响,不同面试官的评估标准不统一,难以准确地评估待测评人员的综合能力。


技术实现思路

1、本专利技术提供物流智能化人才测评系统,解决相关技术中传统的面试问答和简历评估容易受到个人主观偏好的影响,导致难以准确地评估待测评人员的综合能力的技术问题。

2、本专利技术提供了物流智能化人才测评系统,包括:基本信息采集模块,其用于采集待测评人员的基本信息;

3、待测评人员的基本信息表示为:a={a1…a8},其中a1…a8分别表示待测评人员的姓名、年龄、教育评分、工作经验评分、沟通能力评分、团队协作能力评分、抗压能力评分和计算机能力评分;

4、图结构数据构建模块,其用于基于待测评人员的基本信息构建图结构数据;图结构数据包括:节点、节点的边和节点的初始向量;节点包括:第一节点和其他属性节点;第一节点与待测评人员的姓名建立数据联系,其他属性节点分别与待测评人员的年龄、教育评分、工作经验评分、沟通能力评分、团队协作能力评分、抗压能力评分和计算机能力评分建立数据联系;第一节点和其他属性节点全连接表示第一节点和其他属性节点之间存在边;节点的初始向量根据节点所数据联系的信息生成;

5、第一评分输出模块,其用于将图结构数据输入第一评分模型,输出第一评分;第一评分模型包括:第一隐藏层、提取层和全连接层;第一隐藏层输入图结构数据,输出更新矩阵,更新矩阵的行向量表示一个节点的更新向量;提取层用于提取第一节点对应的更新向量输入到全连接层;全连接层输出第一评分;

6、物流信息采集模块,其用于采集物流行业的信息;

7、知识图谱构建模块,其用于基于物流行业的信息构建知识图谱;知识图谱包括:实体、实体的连接关系和实体的属性;实体包括:问题实体和答案实体;实体的连接关系包括:问题实体和答案实体之间存在连接关系;问题实体和问题实体的属性存在连接关系;答案实体和答案实体的属性存在连接关系;问题实体的属性通过问题类型和得分值表示,问题类型包括:单选题、多选题、填空题和简答题;答案实体的属性通过答案类型表示,答案类型包括:正确答案和错误答案;

8、测评问卷生成模块,其用于基于知识图谱生成测评问卷;

9、第二评分输出模块,其用于将测评问卷发送给待测评人员回答,回答结果作为第二评分;

10、综合评分输出模块,其用于分别为第一评分和第二评分设置第一权重系数和第二权重系数,加权求和获得综合评分。

11、进一步地,教育评分属于教育评分集合,教育评分集合表示为:b={b1,b2,b3},其中b1、b2和b3分别表示待测评人员的学历为本科以下学历、本科学历和本科以上学历,教育评分集合的元素值通过正整数表示;工作经验通过待测评人员从事物流行业的工作年限表示;沟通能力评分属于沟通能力评分集合,沟通能力评分集合表示为:c={c1…c5},其中c1…c5分别表示待测评人员的沟通能力为不合格、较差、一般、良好和优秀,沟通能力评分集合的元素值通过正整数表示;团队协作能力评分属于团队协作能力评分集合,团队协作能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;抗压能力评分属于抗压能力评分集合,抗压能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;计算机能力评分属于计算机能力评分集合,计算机能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同。

12、进一步地,待测评人员的基本信息通过问卷调查的方式获得。

13、进一步地,第一节点的初始向量通过词向量模型生成,其他属性节点通过八位二进制编码的方式生成。

14、进一步地,第一隐藏层包括e个隐藏单元,第e个隐藏单元的计算公式如下:

15、其中0≤e≤e,h(0)表示输入第一隐藏层的图结构数据,h(e)表示第一隐藏层输出的更新矩阵,h(e+1)表示第e+1个隐藏单元输出的中间矩阵,h(e)表示第e个隐藏单元输出的中间矩阵,表示第二邻接矩阵,表示第一邻接矩阵的度矩阵,第一邻接矩阵的度矩阵的第i行的第i列的元素值表示与图结构数据的第i个节点存在边的节点的数量,w(e)表示第e个隐藏单元的线性变换矩阵,σ表示sigmoid激活函数;

16、第二邻接矩阵的计算公式如下:

17、其中a表示第一邻接矩阵,第一邻接矩阵的第i行的第j列的元素值表示图结构数据的第i个节点和第j个节点之间是否存在边,如果存在边则该元素值赋值为1,否则赋值为0,i表示单位矩阵,单位矩阵的对角线的元素值赋值为1,其余元素值赋值为0;

18、其中第一邻接矩阵、第二邻接矩阵、第一邻接矩阵的度矩阵和单位矩阵的长度和宽度等于图结构数据的节点的数量值。

19、进一步地,第一评分模型的训练数据集通过获取物流行业的企业的员工信息构建,第一评分模型的标签通过相关技术专家评估。

20、进一步地,基于物流行业的信息构建知识图谱包括以下步骤:

21、步骤s301,将物流行业的信息进行分句处理;通过分句工具将物流行业的信息进行分句处理获得一组分句;

22、步骤s302,确定问题实体和答案实体;将一组分句依次输入第二自然语言模型,输出的值表示该分句属于问题实体的概率值和属于答案实体的概率值,如果属于问题实体的概率值大于属于答案实体的概率值表示该分句属于问题实体,否则属于答案实体;

23、步骤s303,确定实体的连接关系;通过将问题实体和答案实体同时输入第三自然语言模型,输出的值表示答案实体从属于问题实体的概率值,如果该概率值大于阈值则表示问题实体与答案实体存在连接关系;

24、步骤s304,确定问题实体的属性;如果问题实体连接答案实体的数量只有一个,则该问题实体的答案类型为单选题、填空题和简答题,否则该问题实体的答案类型为多选题,并分别为答案类型为单选题、多选题、填空题和简答题设置对应的得分值;

25、步骤s305,确定答案实体的属性;通过词向量模型将问题实体和答案实体转换为向量表示,通过计算答案实体与问题实体之间的相似度值,如果该相似度值大于等于相似度阈值则该答案实体的答案类型为正确答案,否则为错误答案,相似度阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.物流智能化人才测评系统,其特征在于,包括:基本信息采集模块,其用于采集待测评人员的基本信息;

2.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,教育评分属于教育评分集合,教育评分集合表示为:B={b1,b2,b3},其中b1、b2和b3分别表示待测评人员的学历为本科以下学历、本科学历和本科以上学历,教育评分集合的元素值通过正整数表示;工作经验通过待测评人员从事物流行业的工作年限表示;沟通能力评分属于沟通能力评分集合,沟通能力评分集合表示为:C={c1…c5},其中c1…c5分别表示待测评人员的沟通能力为不合格、较差、一般、良好和优秀,沟通能力评分集合的元素值通过正整数表示;团队协作能力评分属于团队协作能力评分集合,团队协作能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;抗压能力评分属于抗压能力评分集合,抗压能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;计算机能力评分属于计算机能力评分集合,计算机能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同。

3.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,待测评人员的基本信息通过问卷调查的方式获得。

4.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,第一节点的初始向量通过词向量模型生成,其他属性节点通过八位二进制编码的方式生成。

5.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,第一隐藏层包括E个隐藏单元,第e个隐藏单元的计算公式如下:

6.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,第一评分模型的训练数据集通过获取物流行业的企业的员工信息构建,第一评分模型的标签通过相关技术专家评估。

7.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,基于物流行业的信息构建知识图谱包括以下步骤:

8.根据权利要求7所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,通过图数据库提供的查询工具检索知识图谱来生成测评问卷。

9.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,第一权重系数和第二权重系数为自定义参数,第一权重系数和第二权重系数相加为1。

10.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评方法,其特征在于,其用于执行如权利要求1-9任一所述物流智能化人才测评系统,包括以下步骤:

...

【技术特征摘要】

1.物流智能化人才测评系统,其特征在于,包括:基本信息采集模块,其用于采集待测评人员的基本信息;

2.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,教育评分属于教育评分集合,教育评分集合表示为:b={b1,b2,b3},其中b1、b2和b3分别表示待测评人员的学历为本科以下学历、本科学历和本科以上学历,教育评分集合的元素值通过正整数表示;工作经验通过待测评人员从事物流行业的工作年限表示;沟通能力评分属于沟通能力评分集合,沟通能力评分集合表示为:c={c1…c5},其中c1…c5分别表示待测评人员的沟通能力为不合格、较差、一般、良好和优秀,沟通能力评分集合的元素值通过正整数表示;团队协作能力评分属于团队协作能力评分集合,团队协作能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;抗压能力评分属于抗压能力评分集合,抗压能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同;计算机能力评分属于计算机能力评分集合,计算机能力评分集合的表示和沟通能力评分集合的表示相同。

3.根据权利要求1所述的物流智能化人才测评系统,其特征在于,待测评人员的基本信息通过问卷调查的方式获得。

【专利技术属性】
技术研发人员:吕淑芳
申请(专利权)人:江门职业技术学院
类型:发明
国别省市:

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