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公开(公告)号：CN112084320A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910518161.2
申请日：2019-06-14
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/9535
Abstract: 本发明实施例提供一种试题推荐方法、装置和智能设备，该方法包括：获取岗位的多个技能实体；依据所述岗位的数据，计算所述多个技能实体中每个技能实体的权重值；依据每个技能实体的权重值，从试题库获取所述岗位的推荐试题。本发明实施例可以提高提供试题的效率。
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公开(公告)号：CN110807564A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810884392.0
申请日：2018-08-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人才流动信息的竞争力分析方法、装置和电子设备，其中，方法包括：通过人才流动网络中人才在各个公司节点之间的流动路径和人才在各个公司之间的游走概率，计算人才流动网络中两两公司之间的吸引力，并根据人才流动网络中两两公司之间的吸引力，计算人才流动网络中每个公司人才受到其他公司的吸引力表征，以及每个公司对其他公司人才的吸引力表征。由此，提出了一种结合人才流动网络确定与分析公司竞争力有关的变量或者表征，方便了后续基于所确定的参数对公司与公司之间的竞争力分析。
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公开(公告)号：CN110570054A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201810569758.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种员工信息管理的方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：根据员工的技能特征信息和/或项目特征信息，在与目标员工对应的第一候选员工集中选取候选员工构成第二候选员工集；根据所述第二候选员工集中的候选员工与所述目标员工的通信关联指数，在所述第二候选员工集中选取候选员工构成与所述目标员工对应的后备员工集。本发明实施例创造性的给出了一种利用员工信息确定后备员工的新方法，使得企业可以克服传统的基于人工方法匹配人才的低效性、主观性以及模糊性的缺点，快速精准地确定企业后备人才库，将员工流失对业务的影响降到最低。
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公开(公告)号：CN108520470A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201710113238.9
申请日：2017-02-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本申请公开了用于生成用户属性信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取社交网络中用户的已知用户属性信息以及用户间关联关系信息；针对社交网络中的各个用户，根据与当前用户存在关联关系的其他用户确定当前用户在待训练的主题模型中所对应社交关系文档中的词语；根据已知用户属性信息，设置已知用户属性信息所涉及的用户对应的社交关系文档中的已知主题；训练主题模型；基于训练后的主题模型中的文档与主题矩阵和/或主题与词语矩阵，预测除已知用户属性信息外的其他用户属性信息。该实施方式实现了在仅有部分用户属性信息时对其他用户属性信息的预测。
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公开(公告)号：CN108132934A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201611077280.1
申请日：2016-11-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F16/951 , G06Q10/1053
Abstract: 本申请公开了信息输出方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到客户端发送的对目标公司的目标职位的信息查询请求，获取目标公司的目标职位的至少一条点评信息；将至少一条点评信息进行预处理得到点评向量；将点评向量输入预设的预测模型以获取话题比例以及权限特征向量和评分特征向量，其中，预测模型用于表征点评向量、权限特征向量、评分特征向量、话题比例之间的对应关系，话题比例为点评向量中各话题的数量与话题总数之比构成的向量；向客户端发送权限信息和评分信息，其中，权限信息为话题比例与权限特征向量之积，评分信息为话题比例与评分特征向量之积。该实施方式能够预测目标公司的目标职位的权限信息和评分信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104636489B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510090191.X
申请日：2015-02-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种描述属性数据的处理方法和装置。所述方法包括：将目标物的描述属性作为第一节点，将至少两个第一指标值作为第二节点，生成属性指标参数对；将与每个属性指标参数对相匹配的第二指标统计数据作为所述属性指标参数对的权值，以生成属性指标向量集；根据所述属性指标向量集，对所述目标物进行类型划分。本发明建立了可以表达目标物的描述属性与第一指标值对应关系的属性指标向量集，并基于该属性指标向量，实现了目标物类型的精确划分，满足人们日益增长的个性化、精准化的目标物的类型划分需求。
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公开(公告)号：CN104751007A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510181198.2
申请日：2015-04-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种基于建筑物价值评估的计算方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取多个建筑物的配置数据；基于配置数据，采用机器学习方法对多个建筑物建立功能分布模型，得到多个建筑物的功能特征分布；根据功能特征分布计算已确定价值的建筑物与待评估建筑物的相似度；确定至少一个与待评估建筑物相似度最大的已确定价值的建筑物，构成相似建筑物集合；以及基于相似建筑物集合中所有建筑物的价值确定待评估建筑物的价值。该实施方式可以有效地利用建筑物的不同配置属性特征，在对建筑物进行价值评估时能够获得更高的准确性和更好的可解释性。
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公开(公告)号：CN113722368B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010443539.X
申请日：2020-05-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种用于确定技能价值的数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取结构化表示的目标技能的目标技能数据，以及目标场景的目标场景数据；其中，目标场景具有对目标技能的使用需求；确定目标技能数据与目标场景数据之间的需求紧密度数据；根据需求紧密度数据，确定目标技能在目标场景下的技能价值。本申请实施例通过引入目标技能数据和目标场景数据的需求紧密度数据作为技能价值确定的参照依据，从而实现对目标技能的技能价值的定量计算，实现了对单一技能的价值量化，进而为用户个人能力测评或职业规划，以及为技能需求方针对技能需求进行薪资结构的优化，提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN113704363B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010443529.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种权重确定方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取目标参考因素和各邻近参考因素之间的结构化表示的因素关联数据；其中，目标参考因素和邻近参考因素影响目标对象的属性数据；确定目标参考因素和目标场景之间的需求紧密度数据；其中，目标场景具备目标参考因素的使用需求；根据因素关联数据和需求紧密度数据，确定在目标场景下，目标参考因素在目标对象的各参考因素中的属性支配权重。本申请实施例在目标场景下，将存在相互影响的参考因素，对目标对象的属性数据的影响程度进行剥离，从而实现了对单一参考因素，在目标场景下对目标对象的属性数据的影响程度的量化。
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公开(公告)号：CN112307360B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201910696186.1
申请日：2019-07-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本申请公开了一种基于搜索引擎的区域性事件检测方法、装置、搜索引擎、计算机设备和存储介质。其中方法包括：基于搜索引擎的搜索数据，获取与区域性事件相关的关键搜索数据；根据与区域性事件相关的关键搜索数据进行区域性事件检测；在检测到区域性事件时，根据与区域性事件相关的关键搜索数据的地域分布，对检测到的区域性事件进行位置估计。该方法使用搜索引擎的实时搜索数据进行区域性事件检测可以反映人们对区域性事件的感受，这种检测方式与传统的依靠物理监测设备来检测区域性事件而言，扩大了监测范围。
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