【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及档案管理，尤其涉及人事档案自动化归档方法及系统。
技术介绍
1、档案管理
是个专注于提高档案保存、检索和利用效率的领域。档案管理
包括文件的数字化处理、索引和分类系统的创建，以及安全存储和快速访问机制的开发。随着技术的进步，尤其是在信息技术和人工智能方面的应用，该领域已经从传统的纸质档案管理转变为更加高效的电子档案管理系统。这种转变旨在减少物理空间的需求，提高数据检索的速度和准确性，以及增强档案的安全性和保密性。
2、人事档案自动化归档方法指的是使用自动化工具和技术管理员工的个人档案，包括但不限于招聘信息、工作表现记录、培训和发展资料，以及离职信息等。其主要目的是通过减少人工操作，提高档案管理的效率和准确性。实现这一目的，可以帮助企业快速响应内外部的信息需求，确保人力资源管理的合规性，同时提高员工满意度和工作效率。通过自动化归档方法，企业能够实现对人事档案的快速访问、更新和维护，从而达到更高的运营效率和更低的错误率。
3、虽然现有技术在档案管理方面已实现了数字化处理、索引创建及安全存储等功能，提高了检索速度和数据安全性，但在档案归档过程的自动化和智能化方面，仍存在不足。特别在归档历史和错误模式学习、动态参数调整以及归档效率和准确性方面，现有系统未能充分利用深度学习和强化学习技术，导致处理时间长、错误率高。虽然现有技术能够处理标准档案管理任务，但在监测档案内容细微变化、预测错误归档及信息丢失风险方面，现有方法缺乏有效的机制。缺少利用高级异常检测和时间序列分析技术，使得档案管理系统在
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的人事档案自动化归档方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：人事档案自动化归档方法，包括以下步骤：
3、s1：基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据；
4、s2：基于所述初步处理后的档案数据，采用异常检测算法，进行档案变异监测和风险点标识，并进行数据清洗和异常点校正，生成异常档案分析结果；
5、s3：基于所述异常档案分析结果，采用时间序列分析方法，预测档案内容的变化趋势，并进行修正策略的制定，生成预测修正方案；
6、s4：基于所述初步处理后的档案数据和预测修正方案，采用任务依赖性分析方法，选定最优的数据验证规则和资源分配策略，生成优化后的归档参数；
7、s5：基于所述优化后的归档参数，采用强化学习算法，调整归档过程中的关键参数，包括优先级和资源分配，并进行自动化的决策制定和过程优化，生成调整后的归档流程；
8、s6：基于所述调整后的归档流程，采用增量更新和同步策略，实时监控档案变化，并只对发生变化的部分内容进行更新，进行版本控制和冲突解决，生成实时更新的档案库；
9、s7：基于所述实时更新的档案库，采用数据分类和分析方法，对档案进行评估，根据档案的活跃度和重要性调整其生命周期策略，生成动态调整的档案管理机制。
10、本专利技术改进有，所述初步处理后的档案数据包括分类标签、错误指示标记、员工基本信息，所述异常档案分析结果包括识别的异常类型、影响程度评估、初步响应措施，所述预测修正方案包括预测的错误类型、建议的修正时间点、预期改进效果，所述优化后的归档参数包括调整的归档顺序、新的验证规则、改进后的资源分配方案，所述调整后的归档流程包括更新的任务分配图、改进的处理时间表、优化后的资源利用计划，所述实时更新的档案库包括更新日志、同步状态标识、新旧版本对比摘要，所述动态调整的档案管理机制包括设置的文档活跃度门槛、调整的存储策略、自动化的清理计划。
11、本专利技术改进有，基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据的具体步骤如下：
12、s101：基于人事档案的原始数据集，采用数据预处理技术，使用python中的pandas库执行dropna()方法移除数据中的空值，使用unique()方法去除重复项，执行standardscaler().fit_transform()方法对数值型特征标准化，将全部特征缩放到统一尺度，生成预处理后的档案数据集；
13、s102：基于所述预处理后的档案数据集，采用特征提取技术，使用tensorflow和keras库构建卷积神经网络，定义模型结构，包括添加多个conv2d层进行空间特征提取，设置滤波器数量为32、64，滤波器大小为3x3，使用maxpooling2d层调整参数数量和计算复杂度，保持特征关键信息，生成特征提取档案集；
14、s103：基于所述特征提取档案集，采用分类与错误识别方法，使用scikit-learn库中的svm分类器，设置核函数为linear进行线性分类，使用隔离森林算法设置树的数量为100，识别和标记数据中的异常点，生成初步处理后的档案数据。
15、本专利技术改进有，基于所述初步处理后的档案数据，采用异常检测算法，进行档案变异监测和风险点标识，并进行数据清洗和异常点校正，生成异常档案分析结果的具体步骤如下：
16、s201：基于所述初步处理后的档案数据，执行隔离森林异常检测，通过scikit-learn中的isolationforest，设置树的数量为200，随机选择特征以及对应的切分值孤立观测值，计算每个点的异常分数识别数据中的离群点，生成异常得分数据集；
17、s202：基于所述异常得分数据集，采用pandas进行操作，通过异常分数设置阈值，使用dataframe的drop()方法删除点，剔除扭曲后续分析结果的异常值，生成清洗后的档案数据集；
18、s203：基于所述清洗后的档案数据集，执行异常点校正，对标记为异常的数据点应用pandas的fillna(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.人事档案自动化归档方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：所述初步处理后的档案数据包括分类标签、错误指示标记、员工基本信息，所述异常档案分析结果包括识别的异常类型、影响程度评估、初步响应措施，所述预测修正方案包括预测的错误类型、建议的修正时间点、预期改进效果，所述优化后的归档参数包括调整的归档顺序、新的验证规则、改进后的资源分配方案，所述调整后的归档流程包括更新的任务分配图、改进的处理时间表、优化后的资源利用计划，所述实时更新的档案库包括更新日志、同步状态标识、新旧版本对比摘要，所述动态调整的档案管理机制包括设置的文档活跃度门槛、调整的存储策略、自动化的清理计划。
3.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述初步处理后的档案数据，采用异常检测算法，进行档案变异监测和风险点
5.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述异常档案分析结果，采用时间序列分析方法，预测档案内容的变化趋势，并进行修正策略的制定，生成预测修正方案的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述初步处理后的档案数据和预测修正方案，采用任务依赖性分析方法，选定最优的数据验证规则和资源分配策略，生成优化后的归档参数的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述优化后的归档参数，采用强化学习算法，调整归档过程中的关键参数，包括优先级和资源分配，并进行自动化的决策制定和过程优化，生成调整后的归档流程的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述调整后的归档流程，采用增量更新和同步策略，实时监控档案变化，并只对发生变化的部分内容进行更新，进行版本控制和冲突解决，生成实时更新的档案库的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述实时更新的档案库，采用数据分类和分析方法，对档案进行评估，根据档案的活跃度和重要性调整其生命周期策略，生成动态调整的档案管理机制的具体步骤如下：
10.人事档案自动化归档系统，其特征在于：根据权利要求1-9任一项所述的人事档案自动化归档方法执行，所述系统包括数据清理模块、内容分析模块、异常监测模块、趋势预测模块、依赖性分析模块、策略调整模块、更新同步模块和生命周期管理模块；
...【技术特征摘要】
1.人事档案自动化归档方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：所述初步处理后的档案数据包括分类标签、错误指示标记、员工基本信息，所述异常档案分析结果包括识别的异常类型、影响程度评估、初步响应措施，所述预测修正方案包括预测的错误类型、建议的修正时间点、预期改进效果，所述优化后的归档参数包括调整的归档顺序、新的验证规则、改进后的资源分配方案，所述调整后的归档流程包括更新的任务分配图、改进的处理时间表、优化后的资源利用计划，所述实时更新的档案库包括更新日志、同步状态标识、新旧版本对比摘要，所述动态调整的档案管理机制包括设置的文档活跃度门槛、调整的存储策略、自动化的清理计划。
3.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述初步处理后的档案数据，采用异常检测算法，进行档案变异监测和风险点标识，并进行数据清洗和异常点校正，生成异常档案分析结果的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的人事档案自动化归档方法，其特征在于：基于所述异常档案分析结果，采用时间序列分析方法，预测档案内容的变化趋势，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯晓辉，
申请(专利权)人：深圳市诚识集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。