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公开(公告)号：CN112330262A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910693938.9
申请日：2019-07-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出一种项目管理方法及装置，其中，该方法包括：根据公司中项目人员之间的通信记录，对公司中的项目人员进行分组，并确定每个分组的项目信息，以及根据每个分组的项目信息，建立项目信息与项目人员之间的对应关系。由此，提供了一种结合公司中项目人员的通信记录，对项目的项目人员进行管理的方式，方便、准确以及高效地确定了项目与项目人员之间的对应关系，方便后续结合该对应关系进行项目以及项目人员管理。
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公开(公告)号：CN112215447A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910620971.9
申请日：2019-07-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种员工工作状态的预测方法、装置、电子设备以及存储介质，其中方法包括：获取员工的所属组织信息、职位级别信息和通信信息；基于员工的所属组织信息、职位级别信息和通信信息，提取员工与组织匹配表征向量；根据员工与组织匹配表征向量，生成员工的时序特征，其中，时序特征用以表示员工与组织匹配随时间变化的特征；根据员工的时序特征，对员工的工作状态进行预测，该方法基于大数据驱动的定量分析可以客观的提取人‑组织匹配的表征及其影响，具有高效性与准确性，而且该方法可以自动对每个时间段内组织适配性进行抽取，能够实时检测组织适配性并对员工行为进行动态分析及预测。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113704363A
公开(公告)日：2021-11-26
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
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：CN113722368A
公开(公告)日：2021-11-30
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 , G06N3/04 , 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：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：CN110378543A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810325419.2
申请日：2018-04-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种离职风险预测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：依据员工的级别信息和通信行为信息构建通信行为特征数据库；基于所述通信行为特征数据库构建关系网络图，其中，所述关系网络图用于描述不同级别的员工之间和相同级别的员工之间的通信行为；对所述关系网络图中的图信号进行特征提取，得到所述组织架构的组织特征；利用所述组织特征和机器学习的方法进行训练得到离职风险预测模型，该离职风险预测模型用于进行离职风险预测。本发明实施例无需人为干预，基于人工智能技术提供客观的离职风险分析预测结果，帮助管理者及早发现组织变革产生的问题并予以解决。
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