[發明專利]基于員工歷史培訓信息針對性進行培訓課推薦的方法

在審

• 申請號: 202010906490.7
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112001656A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 馬厚偉
• 申請（專利權）人: 北京弘遠博學科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/20;G06N20/00
• 代理公司: 成都市鼎宏恒業知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51248
• 代理人: 富麗娟

本發明涉及計算機技術領域，具體涉及是一種基于員工歷史培訓信息針對性進行培訓課推薦的方法，通過以員工的能力值作為突破口，基于每個培訓課程的能力標注屬性，使之相匹配，然后根據選課程能力標注屬性與員工個人能力值相似程度越高概率越低的原則進行判定得到深度學習模型，再基于深度學習模型進行針對性培訓課推薦。解決了現有通過面談和調研等傳統模式確定培訓需求，工作量大、無法全面準確地獲得員工和部門的培訓訴求；花費大量資源引進的課程、花費大量精力組織的員工培訓對員工績效的提升沒有太大幫助；員工對自身評價、對部門崗位要求的理解存在偏差希望在繁忙工作期間參加的是有用的培訓的問題。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體涉及是一種基于員工歷史培訓信息針對性進行培訓課推薦的方法。

背景技術

信息時代，隨著企業變革的不斷加快，對打造高績效團隊，培養人才提出了更高要求；現有通過面談和調研等傳統模式確定培訓需求，工作量大、無法全面準確地獲得員工和部門的培訓訴求；花費大量資源引進的課程、花費大量精力組織的員工培訓對員工績效的提升沒有太大幫助；員工對自身評價、對部門崗位要求的理解存在偏差希望在繁忙工作期間參加的是有用的培訓。

隨著人工智能和大數據技術日益成熟，以機器學習、深度學習為基礎的算法模型在準確率、召回率上均有了很大進步，基于人工智能的自適應學習技術使得企業員工個性化培訓已經成為可能。

發明內容

本發明針對以上問題，提供一種基于員工歷史培訓信息針對性進行培訓課推薦的方法。

采用的技術方案是，基于員工歷史培訓信息針對性進行培訓課推薦的方法，包括員工能力值確定、員工訓練模型的標注集生成和應用深度學習模型對員工針對性進行培訓課推薦。

可選的，員工能力值確定，包括以下步驟：

S101，獲取培訓課程的能力標注屬性，并生成描述課程的能力標注屬性的矩陣A；

S102，基于員工歷史培訓信息生成矩陣B；

S103，對矩陣A和矩陣B做乘法，得到員工能力矩陣C；

S104，根據員工在企業內部的信息對員工的初始能力值進行回歸生成調整系數，并結合員工能力矩陣C，生成調整后的員工能力值。

可選的，S101中矩陣A表述如下：

其中，m表示培訓課程數量，n表示能力屬性的數量。

進一步的，S102中矩陣B表述如下：

其中，m表示員工人數，n表示課程數量。

可選的，S103中矩陣C表述如下：

其中，m表示員工人數，n表示能力數目。

進一步的，員工訓練模型的標注集生成，包括以下步驟：

S201，排除培訓過的課程與不需要培訓的課程，對每位員工生成一個待選集；

S202，以課程在員工所在部門的熱門程度為權重，在待選集中進行隨機選取；

S203，對隨機選取的課程作概率判定，根據所選課程能力標注屬性與員工個人能力值相似程度越高概率越低的原則進行判定，篩選高質量負樣本，生成員工訓練模型的標注集。

可選的，應用深度學習模型對員工針對性進行培訓課推薦，包括以下步驟：