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公开(公告)号：CN118132978A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311359870.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/213 , G06Q10/105 , G06N3/0455 , G06F30/27
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的职业特征向量提取方法、装置及设备。所述方法包括：获取在线职业网络中多个样本的简历数据，通过提取简历数据中的职业流动轨迹，构建职业流动网络；其中，职业流动网络包括节点、边以及每条边对应的权重；在职业流动网络中释放随机游走器，根据随机游走器的游走序列生成职业路径；根据职业路径中职业间的关联程度提取路径共性并构建路径共性矩阵，将路径共性矩阵输入深度自编码器进行训练迭代，输出得到简历数据中每种职业的职业特征向量。采用本方法能够通过深度学习提取包含职业自身信息和职业间相互联系的职业特征向量，增强了职业特征提取结果的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN117910865A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410037592.8
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 傅文萱 , 朱仁崎 , 李博 , 姚锋 , 王涛 , 潘琳 , 毛世奥 , 林翔 , 郝言溥泽 , 文孟轩 , 陈英武 , 陈盈果 , 刘晓路 , 吕济民 , 陈宇宁 , 何磊 , 杜永浩 , 闫俊刚 , 王沛 , 程力 , 潘雨 , 张忠山 , 沈大勇
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/211 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于定性比较分析的职称晋升影响因素评估方法，包括：获取人员基本特征和成果特征，对成果特征进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行特征筛选，确定职称晋升影响因素；对职称晋升影响因素进行变量校准，得到变量的校准锚点结果；基于变量的校准锚点结果，计算单个条件变量与结果变量之间的一致性和覆盖度，确定职称晋升参评成功的必要条件；对条件组态进行充分性分析，确定职称晋升参评成功的组态构型。本方案能够提高职称晋升参评成功影响因素和条件组态评估的科学性。
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公开(公告)号：CN117787459A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311544773.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639
Abstract: 本申请提供的一种结合优化算法和精确求解的人员排班方法，涉及计算机领域。该方法包括：基于预设条件，利用第一求解器生成待排班人员中每一个人员的初始排班结果，预设条件包括：用于约束人员工作状态和排班规则的约束条件，以及第一求解器的运行时长；检测初始排班结果是否为最优解；当初始排班结果不是最优解时，将初始排班结果输入至可变邻域下降算法中，生成每一个人员的排班结果，排班结果包括每一个人员在预设日期的值班类型和值班班次。实施本申请提供的技术方案，可以提高对人员排班的效率。
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公开(公告)号：CN117829402A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311563298.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 傅文萱 , 李博 , 朱仁崎 , 张忠山 , 沈大勇 , 潘琳 , 王涛 , 毛世奥 , 林翔 , 姚锋 , 陈英武 , 陈盈果 , 刘晓路 , 吕济民 , 陈宇宁 , 何磊 , 杜永浩 , 闫俊刚 , 王沛 , 程力 , 潘雨
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/20 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，包括：获取人员特征，对人员特征预处理得到量化特征；基于二元逻辑回归模型对量化特征进行筛选，确定职称晋升影响因素；基于职称晋升影响因素构建贝叶斯网络；对贝叶斯网络进行逆向推理和敏感性分析，计算得到职称晋升影响因素对参评成功的影响程度。本方案能够从原始人员特征中筛选出对职称晋升存在显著影响的因素，实现各影响因素对职称晋升的因果发现。
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公开(公告)号：CN116881696A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310862028.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F16/901 , G06F18/24
Abstract: 本申请涉及一种基于社会资本生成职业分析报告的方法、装置及设备。所述方法包括：通过获取职业数据集中基于社会资本导致的职业间的人员流动关系，构建社会资本维度的职业流动网络模型，通过社会资本维度的职业流动网络模型提取原始职业数据中每种职业的人员流动总量特征、人员留存力特征和流通枢纽度特征，并记录各职业特征，生成职业分析报告。采用本方法能够根据社会资本维度的职业流动网络模型捕捉职业间的由于社会资本导致的人员流动关系，并根据该职业流动网络模型提取多维度的人员流动特征并生成分析报告，从而可以提高职业发展分析的全面性和准确性，对于指导求职者就业和指导组织人力资源管理具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109167708B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811069816.4
申请日：2018-09-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口的自适应在线异常检测方法。技术方案是先构建由控制节点、数据节点和检测节点组成的数据流异常检测系统；控制节点向数据节点发送窗口数据初始化请求；数据节点向检测节点发送窗口初始化数据和初始化请求；检测节点存储滑动窗口中的数据；检测节点进行异常检测，将检测结果发送给控制节点；控制节点将检测结果返回给用户；如果控制节点接收到异常检测结束请求，则停止异常检测，否则向数据节点发送窗口数据更新请求，由数据节点向检测节点发送窗口更新数据和更新请求，检测节点根据是否出现异常爆发采用不同策略对滑动窗口进行数据更新。采用本发明可实时检测异常爆发，有效提高异常检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117891937A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311566510.0
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/232 , G06F18/2323 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种文本主题聚类方法，包括以下步骤：步骤一：从多个来源收集待聚类的文本，对待聚类的文本进行文本预处理；步骤二：对Bertopic模型进行建模，生成主题模型，通过主题模型对预处理后的文本进行主题聚类，输出主题聚类结果；步骤三：或者通过Louvain算法对预处理后的文本进行聚类，输出文本主题的聚类结果；通过对文本文档数据进行预处理，去除了大量无意义的分词，且使用了更适合文本主题聚类的Bertopic模型，减少了短文本主题聚类的处理时间，同时通过Louvain算法能够自动地将大量具有相似语义的触发词聚在一起，为事件抽取提供极大便利。
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公开(公告)号：CN117807512A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311566548.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F40/216 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q10/1053
Abstract: 本申请涉及一种用于确定用户标签信息的方法、设备及介质，属于数据处理技术领域。其中。该方法包括：获取待分析的用户信息数据；对所述待分析的用户信息数据进行数据处理，得到所述用户信息数据的特征向量；将所述用户信息数据的特征向量输入至预先训练的标签生成模型中，得到所述用户信息数据对应的用户标签信息。本申请能够根据大量的文本数据确定用户标签信息，大大降低了数据管理的成本，提高了数据管理的便捷性。
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公开(公告)号：CN117787935A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311563285.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q10/1053
Abstract: 一种用于招募人才的方法、设备及介质，该方法包括获取需求侧简介信息和供给侧简介信息；将该需求侧简介信息与该供给侧简介信息相匹配，获得大范围目标群体；根据企业的调节标签从该大范围目标群体中获取对应的目标范围群体；通过大数据分析该目标范围群体的行为特征后，确定相应的宣传内容；根据该宣传内容确定第一宣传品后，根据该行为特征投放该第一宣传品；在收集该第一宣传品的反馈信息后，评估宣传结果，根据该宣传结果确定答复宣传品后，根据该行为特征投放该答复宣传品；跟踪通过宣传品入职的员工发展，确定第二宣传品并进行投放。通过该方法有助于制定更精准的宣传内容，吸引更多有潜力的候选人。
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公开(公告)号：CN117671757A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311376387.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于人工智能的人员照片信息自动录入方法、装置和设备。所述方法包括：获取若干经预处理的人员照片样本，人员照片样本通过标签对样本上的标识进行标记，构建标识识别模型，模型包括依次连接的特征提取单元、特征金字塔以及空间特征融合单元，根据人员照片样本的标签和将人员照片样本输入到标识识别模型得到的预测结果对标识识别模型进行训练，得到训练好的标识识别模型；将待检测人员照片输入训练好的标识识别模型，得到待检测人员照片的标识识别结果，根据标识识别结果进行人员照片信息录入。采用本方法能够对人员照片信息进行自动化高效录入。
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