[发明专利]一种基于鲶鱼效应的团队推荐系统构建方法

说明书

本发明属于团队数据分析技术领域，提供了一种基于鲶鱼效应的团队推荐系统构建方法。以鲶鱼效应为理论原则，通过对团队数据特征进行分析提取，提出一种基于RBF的CTI算法，即RBF‑CTI算法，该算法考虑了团队中对绩效具有重要影响的团队成员技能特征向量，以样本数据为输入参数一，首先建立RBF模型预测绩效，以良好的普适性为目标提供用户输入年份间隔为参数二，计算鲶鱼效应指数，该指数最大的技能代表了团队中最具潜力的影响因子，识别为鲶鱼技能，将其作为推荐系统的重要指标。

技术领域

本发明属于团队数据分析技术领域，涉及一种基于鲶鱼效应的团队推荐系统构建方法。

背景技术

在市场竞争越发激烈、团队组织改革不断深化的新形势下，人力资源管理越来越复杂且越来越重要，而与此同时，在多学科交叉化的新形势下，由生物现象衍生出的“鲶鱼效应”原理被引用到经济活动中，进而演变为一种竞争机制，其在人力资源管理中发挥出积极的作用。目前研究团队内部构建问题的方法大都基于传统的理论分析即社会网络理论及知识管理理论，以此探讨团队内部社会网络对团队绩效的影响。由于不同类型的团队结构及工作性质的不同，上述方法不具有良好的一般性和普适性。基于此，本文以在人力管理层面有所成果的鲶鱼效应为理论原则，以神经网络RBF为模型，预测团队绩效与团队成员技能之间的关系，识别出“鲶鱼所具有的技能”，为团队成员流动以及团队建设提供有指导性且具有普遍性的团队建设架构。

发明内容

本发明的目的主要针对上述现有研究的不足之处，提出一种基于鲶鱼效应的团队推荐系统构建方法，通过对团队数据技能特征进行分析，提出一种基于RBF的CTI算法——RBF-CTI算法，该算法考虑了团队中对绩效具有重要影响的特征向量集，以该特征向量集为输入，建立RBF神经网络模型以预测团队绩效，同时加入了鲶鱼效应的原则，以鲶鱼效应指数代表鲶鱼效应的强度，是团队中最具潜力的影响因子，将其对应的鲶鱼特征作为推荐系统的指标。

本发明的技术方案：

一种基于鲶鱼效应的团队推荐系统构建方法，步骤如下：

步骤1)：基于鲶鱼效应计算鲶鱼指数CI的CTI

鲶鱼效应是指采取手段或措施，激活团队成员的竞争意识，从而提高团队整体的效益，是一种负激励机制；鲶鱼效应对团队的绩效有负激励效应，最后呈现促进作用，以鲶鱼效应提出计算鲶鱼指数CI的CTI算法；鲶鱼指数CI越高，鲶鱼效应越强；

一个技能的鲶鱼指数的公式如下：

其中：p_j代表技能，CI(p_j)表示p_j的鲶鱼指数，k_s+t表示在团队绩效G_s+t>G_s且在此时间段内存在极小值时，第s+t年的团队绩效点与t年中最小绩效点的斜率，n是条件k_s+t-k_t可计算时的个数，s,e分别代表起始年和终止年份，t表示年限；

步骤2)：提取团队中成员的技能特征与团队绩效通过RBF网络学习算法构建神经网络预测模型M

团队成员的技能是影响团队绩效的直接因素，通过提取团队中的成员技能特征，并使用RBF网络学习算法构建预测绩效的神经网络预测模型M，步骤如下：

a)径向基神经元的传递函数采用高斯函数，公式为：

其中：||·||为欧式范数，x_p为输入样本，c_i为隐含层结点的中心，σ为高斯函数的方差；

b)对隐含层神经元输出的线性加权求和，公式为：