CN119494522B 基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统 （江苏人加信息科技有限公司）

基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法本发明提供一种基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法及系统，涉及人工智能技术领明数据和历史招聘数据，构建岗位技能知识图网络生成岗位技能特征矩阵和团队结构特征向2征向量，将所述工作业绩数据和所述技能评估数据添加至预先设置的时空混合网络模型构建扩散概率模型的图结构，将所述初始员工将所述扩散后的员工能力特征向量分布作为马尔可夫链采样的初始构建包含三个特征编码器的跨模态对比学习网络，所述构建包含多尺度特征金字塔和自适应特征聚合模块的基于所述动态温度参数计算相似样本对和不相似样本对之间的对比损失如下公式所3采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模型中进将所述员工岗位匹配度分数矩阵和所述发展潜力指数输入分布式多智能体强化学习通过蒙特卡洛树搜索模型中的价值网络预测模块和路径评估模块对所述初始调配方案进团队协作数据进行分析，结合元策略优化算法对所述多智能体强化学习模型进行参数调至预先构建的生成式预训练语言模型中进行语义理解和知识抽取，构建岗位技能知识图采集人力资源系统中的岗位说明数据和招聘系统中的历史招聘数据，构建动态异构图神经网络模型，将所述岗位技4构建神经架构搜索网络模型，将所述岗位技能特征矩所述局部子图执行图结构蒸馏操作，将岗位节点特征和技能节点特征映射至低维特征空构建异构子图采样器，所述异构子图采样器包括节构建图结构蒸馏模块，所述图结构蒸馏模块包括双局部特征和所述全局拓扑特征得到节点特征构建对比学习模块，将所述节点特征表示输入至所述后的所述节点特征表示构建为负样本，基于所述正样本对和所述负样本执行特征映射操构建特征融合模块，所述特征融合模块包括节点级融5合模块融合所述图级特征和所述特征表示生将员工岗位匹配度分数矩阵和员工发展潜力指数输入至分布式多智能体强化学习模生成高维稀疏向量形式的人员分布状态向量，其中，所述人员团队结构状态矩阵，所述团队结构状态矩阵采用邻接矩阵形式描述团队成员间的汇报关生成二维矩阵形式的员工调配方案矩阵，其中，所述将所述员工岗位匹配特征向量与预设的岗位要求向量进行相似度计算得到匹配度得将整体调配任务分解为局部团队调配子任务和跨部门调配子任务，对所述局部采用价值网络预测模块对所述初始调配方案进行长期收益预测，采集执行所述最优调配方案后的员工绩效数据和团队协作数据，将所6将员工节点特征向量和岗位节点特征向量输入至预先设置的图采用消息传递神经网络更新节点隐藏状态，对所述员工节点特征向基于预先获取的历史调配数据构建训练数据集，所述历史调配数据包括将初始调配方案输入至所述图神经网络模型中，基于所述节点表示构建调配决策树，将所述初始调配方案作为根节点，对所选择的子节点执行扩展操作，基于所述员工调配约所述新的调配决策作为新的子节点添加至所述调配决采用所述图神经网络模型对新增子节点进行性能评估，计算所述新增子在所述调配决策树中选择具有最高平均性能评估得分的决策路径作为最6.基于人工智能的员工岗位匹配与调配系统，用于实现前述权利要求1_5中任一项所第二单元，用于采集岗位说明数据和历史招聘数7第三单元，用于将所述员工一岗位匹配度分数矩阵和所述发其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行序指令被处理器执行时实现权利要求1至58[0006]本发明实施例的第一方面，提供一种基于人工智能的员[0008]采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模型[0009]将所述员工岗位匹配度分数矩阵和所述发展潜力指数输入分布式多智能体强化9综合能力向量输入所述特征金字塔底层，通过卷积和池化操作生成不同尺度的特征图谱，[0018]基于所述动态温度参数计算相似样本对和不相似样本对之间的对比损失如下公[0022]采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模型[0028]构建异构子图采样器，输入所述岗位技能知识图谱的节点类型信息和边类型信述自适应采样模块中，基于所述节点间语义相似度矩阵对高度中心性节点提高采样权重，征聚合模块融合所述图级特征和所述特征表示生成[0035]将所述员工岗位匹配度分数矩阵和所述发展潜力指数输入分布式多智能体强化[0036]将员工岗位匹配度分数矩阵和员工发展潜力指数输入至分布式多智能体强化学[0039]将所述员工岗位匹配特征向量与预设的岗位要求向量进行相似度计算得到匹配数据和所述团队协作数据输入至因果推理网络中，通过结构方程模型分析调配决策与绩[0045]将员工节点特征向量和岗位节点特征向量输入至预先设[0051]对所选择的子节点执行扩展操作，基于所述员工调配约束条件生成新的调配决[0054]本发明实施例的第二方面，提供一种基于人工智能的员[0070]图1为本发明实施例基于人工智能的员工岗位匹配与调配方法的流程示意图，如物质的传播或扩散过程，所述马尔可夫链采样过程是一种基于马尔可夫链的随机采样方综合能力向量输入所述特征金字塔底层，通过卷积和池化操作生成不同尺度的特征图谱，意力机制计算特征聚合权重，使用自适应特征聚合模块对不同尺度特征图谱进行加权融[0089]基于所述动态温度参数计算相似样本对和不相似样本对之间的对比损失如下公[0094]S2.采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模[0097]采集岗位说明数据和历史招聘数据并添加至预先构建的生成式预训练语言模型通常用于表示图中某些特定节点及其直接邻接[0104]将处理后的岗位说明语料库和历史招聘语料库输入到预先构建好的生成式预训[0105]构建动态异构图神经网络模型，将构建好的岗位技能知识图谱输入到该模型态调整技能节点与岗位节点之间的连接权重。根据计算得到的连接权重动态更新图结构。构特征向量输入到该模型中。调用参数共享模块对不同候选架构的网络参数进行共享优要求和不同团队之间的协作模式。将提取到的迁移特征输入到匹配模型中进行模型训练。[0110]构建异构子图采样器，输入所述岗位技能知识图谱的节点类型信息和边类型信述自适应采样模块中，基于所述节点间语义相似度矩阵对高度中心性节点提高采样权重，征聚合模块融合所述图级特征和所述特征表示生成[0118]构建自适应采样模块。将节点间语义相似度矩阵和节点度分布信息输入到该模据节点的局部特征和全局拓扑特征的重要性动态地调[0123]S3.将所述员工一岗位匹配度能体提供内在激励来促进探索，所述蒙特卡洛树搜索模型是一种用于决策问题的搜索算[0126]将所述员工岗位匹配度分数矩阵和所述发展潜力指数输入分布式多智能体强化[0127]将员工岗位匹配度分数矩阵和员工发展潜力指数输入至分布式多智能体强化学[0130]将所述员工岗位匹配特征向量与预设的岗位要求向量进行相似度计算得到匹配数据和所述团队协作数据输入至因果推理网络中，通过结构方程模型分析调配决策与绩阵中A和B对应的元素值为1。将人员分布状态向量和团队结构状态矩阵组合起来形成状态[0140]进行模型训练。将整体调配任务分解为局部团队调配子任务和跨部门调配子任通过蒙特卡洛树搜索算法选择评估值最高的方案作为最优调配方[0146]将员工节点特征向量和岗位节点特征向量输入至预先设[0152]对所选择的子节点执行扩展操作，基于所述员工调配约束条件生成新