[发明专利]一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于，包括有以下步骤：

步骤1：约束任务条件初始化模块，进行任务标签更新；

步骤2：对任务日志数据进行实时采集，实现任务数据的分类管理和高并发接入；

步骤3：通过贝叶斯模型计算待处理任务概率和结果；

步骤4：获取所有待处理任务，选出目标工作人员；

步骤5：获取与目标工作人员对应的样本集合；

步骤6：存储计算输出的实时任务画像。

2.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：步骤1中，约束任务条件初始化模块，约束任务条件初始化模块负责在系统启动前设定默认值，建模类预设为任务统计值，组件类预设为任务经验值，使用强规则对输入值进行判断、识别、划分，其中，强规则是指程序设定的必须满足的条件规则，输入值为用户属性、行为和带有统计信息的特征，根据是否符合强规则设定，对任务标签信息进行初始判断，并识别出与预设默认值不同的任务标签同时进行任务标签更新。

3.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：

步骤2中，实时任务数据采集模块，对任务日志数据进行实时采集，并对所采集的任务日志数据进行解析，形成任务数据采集链接；实时数据转发，根据任务数据采集链接，按照任务数据类型对采集的任务日志数据进行划分，形成有序任务消息队列；其中，将所采集的任务日志数据作为Kafka消息源，放进Kafka消息队列中，利用Kafka消息队列的异步通信机制将各层之间解耦转发出去，实现任务数据的分类管理和高并发接入。

4.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：

步骤3中，当待处理任务到来后，将优先属性作为贝叶斯模型的输入变量，根据贝叶斯模型分别计算目标工作人员接受待处理任务和不接受待处理任务的概率，以及，根据概率得到目标工作人员是否会接受待处理任务的预测结果。

5.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：

步骤4中，获取当前待完成时间段内待完成区域中的所有待处理任务；获取所有待处理任务的完成总难度以及每个待处理任务的完成难度；根据所有待处理任务的完成总难度以及所有工作人员的画像从所有工作人员中选出目标工作人员。

6.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：

步骤5中，获取与目标工作人员对应的样本集合，其中样本集合中的样本为目标工作人员浏览过的任务数据，每条任务数据包含至少两项属性；根据预设规则在样本集合中区分出正例样本和负例样本，以至少两项属性作为样本属性，通过构建分类回归树确定目标工作人员的优先属性，其中优先属性是至少两项属性中对目标工作人员最重要的属性。

7.根据权利要求1所述的一种数字化人力资源管理的任务画像建设算法，其特征在于：

步骤6中，数据库写入模块对计算输出的实时任务画像存储，供客户端根据具体业务情形查询并返回数据，同时针对短期查询的实时任务数据进行应用缓存，供短期高频查询任务使用。