[发明专利]基于神经网络模型的员工分类方法及装置、设备、介质有效
| 申请号： | 201811120210.9 | 申请日： | 2018-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109492859B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 张浩然 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/0631 | 分类号： | G06Q10/0631;G06Q10/105;G06N3/048 |
| 代理公司： | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于神经网络模型的员工分类方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，属于大数据技术领域。该方法包括：在员工业务日志中提取多个历史员工的样本数据及各所述样本数据对应的分类标签；将各所述历史员工的样本数据按照预设周期与预设属性转换为样本数值向量；通过所述样本数值向量及所述样本数据对应的分类标签训练一神经网络模型，以获得员工分类模型；将待分类员工的业务数据转换为目标数值向量，并通过所述员工分类模型分析所述目标数值向量，得到所述待分类员工的分类结果。本公开可以对员工实现准确的分类，分类结果具有一定的预测性，且分类过程较为科学、严谨。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 员工 分类 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的员工分类方法，其特征在于，包括：在员工业务日志中提取多个历史员工的样本数据及各所述样本数据对应的分类标签；将各所述历史员工的样本数据按照预设周期与预设属性转换为样本数值向量；通过所述样本数值向量及所述样本数据对应的分类标签训练一神经网络模型，以获得员工分类模型；将待分类员工的业务数据转换为目标数值向量，并通过所述员工分类模型分析所述目标数值向量，得到所述待分类员工的分类结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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