CN118885832B 一种基于多维属性的用户画像构建与聚类方法 （庚梧(郑州)数字科技有限公司）_第1页
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开发区瑞达路96号创业中心2号楼一一种基于多维属性的用户画像构建与聚类本发明公开了一种基于多维属性的用户画方法，能够准确地发现具有相似特征的工人群2步骤五：对各个员工的构建连线图中的构建连线数获得各个工人在工作时长t内的产量数量和次品数量，然后将各个工人的次品数量与产量数量之间的比值标记为各个工人分别对应的次品率，将各个工人在工作时长t内的产量数量与工作时长t之间的比值作为各个工人分别对应的出品效率，将各个工人分别对应从人事档案中获得各个工人分别对应的从业时长LEa和在岗时长LFa，通过WBa＝LFaxβ3+(LFa/LEa)xβ4，获得各个工人分别对应的工作技能维度WBa，其中β3和β4均为预设系从人事档案中，获得各个工人在从业时长内的跳槽次数，将各个工人对应的从业时长之间的比值的倒数作为各个工人的工作稳S1：将各个工人视为不同的节点，从各个工人中3S2：根据每个工人用户画像的四维向量，将各个工获得各个员工分别对应的构建连线图中分别对应的构建连线数量，将4工人的评估和管理需要更加精细和科学的方法，传统的工人评估方式可能较为单一和主[0004]本发明的目的在于提供一种基于多维属性的用户画像构建与聚类方法，解决了[0013]获得各个工人在工作时长t内的产量数量和次品数量，然后将各个工人的次品数量与产量数量之间的比值标记为各个工人分别对应的次品率，将各个工人在工作时长t内的产量数量与工作时长t之间的比值作为各个工人分别对应的出品效率，将各个工人分别5[0015]从人事档案中获得各个工人分别对应的从业时长LEa和在岗时长LFa，通过WBa=相似值Hb大于0.9的节点与标定节点之间进行构建连线，进而生成标定节点对应的构建连6为企业的战略决策和管理优化提供有价值的[0036]工人的历史工作记录具体通过在生产线上安装传感器和监控设备进行收集和记标记为各个工人分别对应的次品率LCa，将各个工人在工作时长t内的产量数量LAa与工作7像的四维向量作为各个节点的节点向量，进而将标定节点的节点向量标记为P(DA1,DB1,[0059]其中，F·丽=DA1XEAb+DB1XEBb+DC18人的用户画像相似度足够高，即相似值大于0.9，将构建连线数量相同的工人归为同9[0070]通过基于

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