[發明專利]一種人才離職預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010071754.1
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111242387A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 董彥琦;魏昭宇;蘇鳴;宿兵暢;尹博文
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種人才離職預測方法，其特征在于，包括：

獲取當前人才的待預測信息；

將所述待預測信息輸入至訓練完成的預測組合森林模型，根據所述預測組合森林模型的輸出結果確定所述當前人才的離職預測結果，其中，所述預測組合森林模型包括第一預測森林模型和第二預測森林模型，所述第一預測森林模型根據歷史原始樣本信息和第一標準預測結果訓練得到，所述第二預測森林模型根據歷史關鍵樣本信息和第二標準預測結果訓練得到。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二預測森林模型的訓練方法，包括：

獲取所述歷史關鍵樣本信息；

將所述歷史關鍵樣本信息輸入至所述第二原始森林模型，得到第一預測結果，根據所述第一預測結果與所述第二標準預測結果調節所述第二原始森林模型的網絡參數，得到所述第二預測森林模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述歷史關鍵樣本信息，包括：

計算所述歷史原始樣本信息中的各離職人才的歷史離職樣本信息與各在職人才的歷史在職樣本信息的樣本距離；

將所述歷史離職樣本信息以及與所述歷史離職樣本信息的樣本距離處于設定距離閾值內的至少一個目標歷史在職樣本信息，確定為所述歷史關鍵樣本信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，確定與所述歷史離職樣本信息的樣本距離處于設定距離閾值內的至少一個目標歷史在職樣本信息，包括：

將所述歷史原始樣本信息輸入至設定二叉樹中，并確定所述設定二叉樹中的目標離職節點；

計算所述目標離職節點與任一在職子節點的第一距離，以及計算所述目標離職節點與目標在職葉子節點的第二距離，其中，所述目標在職葉子節點為與所述目標離職節點的當前最近點；

如果所述第一距離小于所述第二距離，將所述第一距離對應的在職子節點確定為所述目標歷史在職樣本信息；

如果所述第一距離等于所述第二距離，將所述第一距離對應的在職子節點或者所述目標在職葉子節點確定為所述目標歷史在職樣本信息；

如果所述第一距離大于所述第二距離，將所述第二距離對應的目標在職葉子節點確定為所述目標歷史在職樣本信息。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一預測森林模型以所述歷史原始樣本信息的各特征的最小基尼系數為節點進行分裂，所述第二預測森林模型以所述歷史關鍵樣本信息的各特征的最小基尼系數為節點進行分裂。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述網絡參數包括：評價指標真實正類率、準確率以及幾何平均值中的至少一種。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述獲取所述歷史關鍵樣本信息之前，還包括：

獲取所述歷史原始樣本信息；

對所述歷史原始樣本信息進行冗余處理和歸一化處理，得到中間樣本信息，以根據所述中間樣本信息確定所述歷史關鍵樣本信息。

8.一種人才離職預測裝置，其特征在于，包括：

待預測信息獲取模塊，用于獲取當前人才的待預測信息；

離職預測結果確定模塊，用于將所述待預測信息輸入至訓練完成的預測組合森林模型，根據所述預測組合森林模型的輸出結果確定所述當前人才的離職預測結果，其中，所述離職預測模型包括第一預測森林模型和第二預測森林模型，所述第一預測森林模型根據歷史原始樣本信息和第一標準預測結果訓練得到，所述第二預測森林模型根據歷史關鍵樣本信息和第二標準預測結果訓練得到。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-7中任一項所述的人才離職預測方法。

10.一種包含計算機可執行指令的存儲介質，其特征在于，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的人才離職預測方法。