[發明專利]一種數據處理方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202210566882.2
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN115049109A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李科研;李良斌
• 申請（專利權）人: 北京聲智科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 祝樂芳

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取預設職位的職位數據；其中，所述職位數據包括所述預設職位中每位員工的履歷信息；

將所述職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到所述預設職位的預測信息，以及每位所述員工的評價信息；其中，所述預測信息用于指示所述預設職位在下一周期的員工數量變化信息，所述評價信息用于指示員工在下一周期的待學習數據信息；

根據所述預測信息和所述評價信息，生成所述預設職位的預測結果。

2.根據權利要求1所述的數據處理方法，其特征在于，所述預先配置的預測系統包括第一預測模型和第二預測模型；

所述將所述職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到所述預設職位的預測信息，以及每位所述員工的評價信息，包括：

將所述職位數據輸入至第一預測模型，確定所述預設職位的預測信息；

將所述職位數據輸入至第二預測模型，確定所述預設職位中每位所述員工的評價信息。

3.根據權利要求2所述的數據處理方法，其特征在于，所述第一預測模型的訓練過程如下：

獲取訓練樣本數據和訓練監督數據；其中，所述訓練樣本數據和所述訓練監督數據均包括至少一組第一標記數據，所述第一標記數據包括：預設職位中每位員工的履歷信息，以及所述預設職位的預測信息；

基于所述訓練樣本數據和所述訓練監督數據對神經網絡模型進行訓練，直到所述神經網絡模型收斂，得到所述第一預測模型。

4.根據權利要求2所述的數據處理方法，其特征在于，所述第二預測模型的訓練過程如下：

獲取訓練樣本數據和所述訓練樣本數據的標記結果；其中，所述訓練樣本數據包括至少一組第二標記數據，所述第二標記數據包括：預設職位中每位員工的履歷信息，以及每位所述員工的評價信息，所述標記結果包括每位所述員工在下一周期的待學習數據信息；

將所述訓練樣本數據輸入至深度學習模型中，得到輸出結果；

基于目標損失函數，確定所述輸出結果與所述標記結果是否匹配；

當所述輸出結果與所述標記結果不匹配時，迭代更新所述深度學習模型的網絡參數，直至所述深度學習模型收斂，得到第二預測模型。

5.根據權利要求1所述的數據處理方法，其特征在于，所述獲取預設職位的職位數據包括：

從預設數據庫中查詢所述預設職位的職位數據；其中，所述預設數據庫通過第一管理系統和第二管理系統中存儲的履歷信息生成的，所述第一管理系統與所述第二管理系統不同。

6.根據權利要求1-5任一項所述的數據處理方法，其特征在于，所述履歷信息包括年齡、姓名、工作年限、工作經驗信息、當前職位以及已獲得證書中的一項或者多項；

所述預測信息包括補錄人數、職位占用率、剩余職位數、可晉升職位數、退休人數和凈增長人數中的一項或者多項。

7.根據權利要求1-5任一項所述的數據處理方法，其特征在于，所述方法還包括：

發送包含所述預測結果的預設信息；其中，所述預設信息用于指示顯示所述預測結果。

8.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取預設職位的職位數據；其中，所述職位數據包括所述預設職位中每位員工的履歷信息；

處理單元，用于將所述獲取單元獲取的所述職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到所述預設職位的預測信息，以及每位所述員工的評價信息；其中，所述預測信息用于指示所述預設職位在下一周期的員工數量變化信息，所述評價信息用于指示員工在下一周期的待學習數據信息；

所述處理單元，還用于根據所述預測信息和所述評價信息，生成所述預設職位的預測結果。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序；所述處理器用于在執行計算機程序時，使得所述電子設備實現權利要求1-7任一項所述的數據處理方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，當所述計算機程序被計算設備執行時，使得所述計算設備實現權利要求1-7任一項所述的數據處理方法。