溫州職業技術學院陳慧芝獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉溫州職業技術學院申請的專利一種基于數據分析的人力資源檢測方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120031527B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510516764.4,技術領域涉及:G06Q10/1053;該發明授權一種基于數據分析的人力資源檢測方法及系統是由陳慧芝;朱家俊設計研發完成,并于2025-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于數據分析的人力資源檢測方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及人力資源管理技術領域,具體為一種基于數據分析的人力資源檢測方法及系統,包括S1:通過Lambda架構,從人才市場官網獲取崗位招聘需求數據,構建人力資源檢測崗位招聘圖數據庫;S2:對提取的人力資源多源數據進行預處理和分詞,得到人力資源標準數據;S3:對步驟2得到的崗位招聘需求標準數據和學員端人力資源檢測標準數據進行多維檢測分析;S4:對步驟3得到的學員端人力資源各檢測指標進行綜合分析并評估,根據異常評估結果觸發預警機制;S5:接收步驟4發出的預警信息,進行學員端人機交互;本發明通過大數據分析技術,對學員人力資源檢測數據進行多維度深度檢測分析,進而幫助學員制定合理的職業發展規劃。
本發明授權一種基于數據分析的人力資源檢測方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于數據分析的人力資源檢測方法,其特征在于,包括: S1:通過Lambda架構,從人才市場官網獲取崗位招聘需求數據,構建人力資源檢測崗位招聘圖數據庫; S2:首先通過大數據技術,對人力資源數據進行提取,并對提取到的學員端人力資源多源數據進行預處理和分詞,得到學員端人力資源檢測標準數據;然后基于人力資源檢測崗位招聘圖數據庫,根據分詞后的學員端技能名稱識別出對應的崗位招聘需求數據,同時對識別出對應的崗位招聘需求數據進行預處理和分詞后得到崗位招聘需求標準數據; S3:對S2得到的崗位招聘需求標準數據和學員端人力資源檢測標準數據進行多維檢測分析,得到學員端人力資源各檢測指標,所述多維檢測分析包括學員端技能特征檢測分析單元、學員端職業興趣特征檢測分析單元和學員端技能發展趨勢特征分析單元; 所述S3中學員端職業興趣特征檢測分析單元:首先通過API接口接入人力測評系統,獲取學員經測評后的職業興趣特征OIC;然后通過網絡爬蟲技術,獲取在目標城市內學員職業興趣特征為OIC的從事行業,并根據現有的行業類型標準進行分類后得到從事行業類型種類數據集CD1,,m表示職業興趣特征為OIC的從事行業類型種類的數量,cj表示第j種從事行業類型;接著從數據集CD1中篩選出學員技能檢測指標最大值對應的目標崗位需求對應的從事行業類型,并統計對應的目標行業類型目前從事人員數量n_m;其次通過ARIMA模型預測未來時間段目標行業類型需求人員數量的平均值μpeo;最后通過大數據分析技術,得到學員職業興趣特征檢測指標ICDI,,n_T表示職業興趣特征為OIC的學員總人數,λ表示目標行業類型人員數量近3年的平均增長率,平均增長率為小數形式,ICI表示行業景氣指數,,peo0表示目前目標行業類型需求人員基數,ls表示行業類型政策文件中對應的關鍵詞被提及的次數; 所述S3中學員端技能發展趨勢特征分析單元:通過大數據技術,首先將歷史爬取周期分為N個相等的時間間隔,采集學員端歷史爬取周期內每項技能值的增長值Xi I,每項技能值包括學習平臺每項技能的課程完成記錄和每項技能的測評分數記錄,得到每項技能值Xi,,Ccv表示每項技能值完成量,T_ccv表示課程總量,As表示每項技能值測評分數,T_AS表示每項技能值測評總分數,則Xi I=[Xinow-Xibef],Xinow和Xibef分別表示每項技能值當前值和前一時間間隔的值;然后采集相等的時間間隔目標行業對每項技能值崗位需求人才數量增長值Yi I,Yi I=[Njnow-Njbef]Njbef,Njnow和Njbef分別表示崗位需求人才當前數量和前一時間值;其次采用MIN-MAX歸一化公式分別對Xi I和Yi I進行歸一化得到Xi Inorm和Yi Inorm;最后通過灰色關聯度模型,并結合技能名稱數量,得到學員技能發展趨勢檢測指標DTDI,,ρ表示調節系數,I表示第I個時間間隔,N表示時間間隔的數量,i表示第i個技能名稱,n表示技能名稱的數量; S4:通過大數據分析技術,對S3得到的學員端人力資源各檢測指標進行綜合分析并評估,根據異常評估結果觸發預警機制,發出預警信息,預警信息包括預警等級和預警響應策略; S5:接收S4發出的預警信息,進行學員端人機交互。
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