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公开(公告)号：CN116610857B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310369787.8
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/1053 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于用户对岗位流行度偏好的个性化岗位推荐方法，该方法基于用户流行度偏好的岗位推荐方法，将利用用户对不同流行度岗位的偏好程度不同，为其筛选出不感兴趣的岗位作为负面样本集合并应用于生成对抗网络的负采样训练中，引入了用户的个性化偏好，通过计算用户交互岗位记录的平均流行度作为用户对流行度的偏好值，以及岗位被交互的平均流行度，为偏好高流行度岗位的用户找出未交互岗位中可能不感兴趣的岗位集合作为负面样本集合，同时找出偏好低流行度岗位的用户找出负面样本集合，然后将这些负面样本集合应用于生成对抗网络的推荐模型训练过程中，从而到达提高推荐精确度的效果。
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公开(公告)号：CN116611717B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310376772.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N7/01 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于显隐式的融合辅助信息的填充方法，该方法通过融合企业绩效隐式的偏好考核项，利用现代深度学习降噪编码器模型，精准预测缺失的企业绩效信息。本发明利用企业绩效的显示数值信息，融合企业绩效的隐式偏好考核项构建隐式数据，基于降噪编码器提取更高维度的企业绩效特征向量，并结合前N个最相似的企业绩效数值信息填充缺失的企业绩效数据，很好地解决了固定值填充的弊端，基于固定值填充的方法将所有缺失的企业绩效信息视为一致，忽略了企业绩效信息的个性化差异。本发明充分利用企业绩效中存在的隐式信息，使得预测的填充数据可以更好的代表企业绩效数据，很好地降低预测数据与真实的企业绩效数据的偏差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610857A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310369787.8
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/1053 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于用户对岗位流行度偏好的个性化岗位推荐方法，该方法基于用户流行度偏好的岗位推荐方法，将利用用户对不同流行度岗位的偏好程度不同，为其筛选出不感兴趣的岗位作为负面样本集合并应用于生成对抗网络的负采样训练中，引入了用户的个性化偏好，通过计算用户交互岗位记录的平均流行度作为用户对流行度的偏好值，以及岗位被交互的平均流行度，为偏好高流行度岗位的用户找出未交互岗位中可能不感兴趣的岗位集合作为负面样本集合，同时找出偏好低流行度岗位的用户找出负面样本集合，然后将这些负面样本集合应用于生成对抗网络的推荐模型训练过程中，从而到达提高推荐精确度的效果。
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公开(公告)号：CN116823014B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310358873.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2134 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种企业员工绩效自动评分服务实现方法，该方法框架分为三部分，分别为数据预处理、两层随机森林分类器和人工蜂群算法选择特征。数据预处理部分使用了小数定标规范化、独立成分分析方法，将员工的绩效考核指标规范化后提取出特征。每层分类器由12个随机森林个体分类器组成一个强分类器，这种结构使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能，同时也有很好的稳定性。通过第二层随机森林分类器对第一层分类器预测结果集成，能够提升结果的预测精度。在使用人工蜂群算法选择特征时也加入了K折交叉验证，使得模型更加稳健，鲁棒性更强。本发明能够有效地应用于企业员工绩效自动评分服务中，极大地减少企业人事部门绩效评分的工作。(56)对比文件Sun Qingqiang 等.Deep learning forindustrial KPI prediction: When ensemblelearning meets semi-supervised data《.IEEETransactions on Industrial Informatics》.2020,第17卷(第1期),260-269.Pohjankukka Jonne 等.Estimating theprediction performance of spatial modelsvia spatial k-fold cross validation.《International Journal of GeographicalInformation Science》.2017,第31卷(第10期),2001-2019.
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公开(公告)号：CN116823014A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310358873.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2134 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种企业员工绩效自动评分服务实现方法，该方法框架分为三部分，分别为数据预处理、两层随机森林分类器和人工蜂群算法选择特征。数据预处理部分使用了小数定标规范化、独立成分分析方法，将员工的绩效考核指标规范化后提取出特征。每层分类器由12个随机森林个体分类器组成一个强分类器，这种结构使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能，同时也有很好的稳定性。通过第二层随机森林分类器对第一层分类器预测结果集成，能够提升结果的预测精度。在使用人工蜂群算法选择特征时也加入了K折交叉验证，使得模型更加稳健，鲁棒性更强。本发明能够有效地应用于企业员工绩效自动评分服务中，极大地减少企业人事部门绩效评分的工作。
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公开(公告)号：CN116611717A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310376772.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N7/01 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于显隐式的融合辅助信息的填充方法，该方法通过融合企业绩效隐式的偏好考核项，利用现代深度学习降噪编码器模型，精准预测缺失的企业绩效信息。本发明利用企业绩效的显示数值信息，融合企业绩效的隐式偏好考核项构建隐式数据，基于降噪编码器提取更高维度的企业绩效特征向量，并结合前N个最相似的企业绩效数值信息填充缺失的企业绩效数据，很好地解决了固定值填充的弊端，基于固定值填充的方法将所有缺失的企业绩效信息视为一致，忽略了企业绩效信息的个性化差异。本发明充分利用企业绩效中存在的隐式信息，使得预测的填充数据可以更好的代表企业绩效数据，很好地降低预测数据与真实的企业绩效数据的偏差。
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公开(公告)号：CN116562679A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310364770.3
申请日：2023-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种企业员工创新绩效能力的相似度测度系统和方法，包括创新产品模块、新产品开发时间模块和新产品业务利润模块。创新产品模块是企业当前的所有创新产品，用于构建员工‑创新产品收益矩阵，即员工‑新品绩效矩阵。新产品开发时间模块是用以平衡新产品高利润但长时间开发的不公平现象，将所有员工放在一个单位时间内创新产出的水平线上，使得创新绩效能力的相似度测量更加令人信服。新产品业务利润模块是记录创新产品在市场的具体收益，按照贡献比例分配到每个参与的员工身上。对于没参与过且无任何贡献的员工，其新产品业务利润为0。本发明补充和丰富对于员工创新绩效能力评测的研究内容，并且很好地拓展了在其他技术领域的应用。
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