本發明涉及技術分析,尤其涉及一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法及系統。
背景技術:
1、傳統人力資源分析通常依賴靜態數據,難以反映員工在實際工作中的表現變化。同時,現有方法往往忽視員工間的關系和互動,以及時間信息對表現的影響,導致無法有效捕捉員工表現的動態特征和潛在的生產力問題。
2、在現有技術中,傳統的回歸分析和機器學習方法(如隨機森林和支持向量機)雖然能處理部分人力資源數據,但對時間變化和員工關系的動態分析能力有限。此外,盡管圖神經網絡能夠捕捉復雜關系,但它們通常缺乏對時間序列的建模能力。
技術實現思路
1、本發明提供一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法及系統,用以解決現有技術中人力資源數據分析不夠準確的問題。
2、本發明提供一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,包括:
3、構建人力資源時序知識圖譜,所述人力資源時序知識圖譜包括分析實體、鄰接關系和時間戳信息,所述分析實體包括待分析員工和待分析員工特征,所述鄰接關系為所述分析實體之間的關系,所述時間戳信息為記錄所述分析實體的信息;
4、對所述人力資源時序知識圖譜中的所述待分析員工特征和所述鄰接關系進行預處理并輸入至圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示;
5、對所述時間戳信息進行編碼,得到時間數值特征;
6、將所述嵌入式表示和所述時間數值特征進行合并,得到時序嵌入式表示;
7、將所述時序嵌入式表示輸入至transformer模型中,得到待分析員工評分;
8、基于所述待分析員工評分,得到人力資源分析結果。
9、根據本發明提供的一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,所述待分析員工特征包括待分析員工靜態特征和待分析員工動態特征,所述待分析員工靜態特征為員工不會隨時間變化的特征,所述待分析員工動態特征為所述員工隨時間變化的特征。
10、據本發明提供的一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,所述對所述人力資源時序知識圖譜中的所述待分析員工特征和所述鄰接關系進行預處理并輸入至圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示,包括:
11、根據所述待分析員工特征和所述鄰接關系生成鄰接矩陣;
12、將所述鄰接矩陣輸入至所述圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示。
13、根據本發明提供的一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,所述對所述時間戳信息進行編碼,得到時間數值特征,包括:
14、使用正選和余弦函數對所述時間戳信息進行周期性編碼,得到所述時間數值特征。
15、根據本發明提供的一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,所述人力資源分析結果包括員工離職預測概率;
16、所述基于所述待分析員工評分,得到人力資源分析結果,包括:
17、根據所述待分析員工評分確定待分析員工的所述員工離職預測概率。
18、本發明還提供一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析系統,包括:
19、第一處理模塊,用于構建人力資源時序知識圖譜,所述人力資源時序知識圖譜包括分析實體、鄰接關系和時間戳信息,所述分析實體包括待分析員工和待分析員工特征,所述鄰接關系為所述分析實體之間的關系,所述時間戳信息為記錄所述分析實體的信息;
20、第二處理模塊,用于將所述人力資源時序知識圖譜中的所述待分析員工特征、鄰接關系輸入至圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示;
21、第三處理模塊,用于對所述時間戳信息進行編碼,得到時間數值特征;
22、第四處理模塊,用于將所述嵌入式表示和所述時間數值特征進行合并,得到時序嵌入式表示;
23、第五處理模塊,用于將所述時序嵌入式表示輸入至transformer模型中,得到待分析員工評分;
24、第六處理模塊,用于基于所述待分析員工評分,得到人力資源分析結果。
25、本發明還提供一種電子設備,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,所述處理器執行所述程序時實現如上述任一種所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。
26、本發明還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。
27、本發明還提供一種計算機程序產品,包括計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。
28、本發明提供的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法及系統,通過構建時序知識圖譜,將待分析員工的員工特征、鄰接關系和時間戳信息整合在一起,更準確地分析員工的行為,再利用時序知識圖譜的數據輸入至圖卷積神經網絡和transformer模型,有效地提取和學習復雜的特征關系,能夠提高分析的準確性和效率。
1.一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,其特征在于,包括:
2.根據權利要求1所述的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,其特征在于,所述待分析員工特征包括待分析員工靜態特征和待分析員工動態特征,所述待分析員工靜態特征為員工不會隨時間變化的特征,所述待分析員工動態特征為所述員工隨時間變化的特征。
3.根據權利要求1所述的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,其特征在于,所述對所述人力資源時序知識圖譜中的所述待分析員工特征和所述鄰接關系進行預處理并輸入至圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示,包括:
4.根據權利要求1所述的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,其特征在于,所述對所述時間戳信息進行編碼,得到時間數值特征,包括:
5.根據權利要求1所述的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法,其特征在于,所述人力資源分析結果包括員工離職預測概率;
6.一種基于時序知識圖譜的人力資源數據分析系統,其特征在于,包括:
7.根據權利要求6所述的基于時序知識圖譜的人力資源數據分析系統,其特征在于,所述第二處理模塊,還用于根據所述待分析員工特征和所述鄰接關系生成鄰接矩陣;將所述鄰接矩陣輸入至所述圖卷積神經網絡模型,得到所述分析實體的嵌入式表示。
8.一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述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程序時實現如權利要求1至6任一項所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。
9.一種非暫態計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。
10.一種計算機程序產品,包括計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述基于時序知識圖譜的人力資源數據分析方法。