本發(fā)明涉及崗位匹配技術(shù)，具體涉及一種基于矩陣分析的人崗匹配分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電子信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，用人單位招聘信息及個人求職信息都已經(jīng)電子化，并且主要是通過在網(wǎng)絡(luò)上雙向選擇的方式來進行。當(dāng)人才應(yīng)聘后，招聘者需要根據(jù)應(yīng)聘者的資料和崗位資料對人才進行評估，選出適合崗位的人才；如何讓招聘者能夠快速了解應(yīng)聘者信息，了解應(yīng)聘人與崗位的匹配度，如果僅僅是通過瀏覽每一個崗位信息或者人才信息，人工判斷是否符合需求其效率與準(zhǔn)確率均很低。因此如何從招聘信息、個人求職信息開始生成系統(tǒng)式的人崗匹配方法，能夠有效的降低用人單位和求職者的時間和精力。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，申請?zhí)枮閏n2023102501013公開的一種崗位匹配報告生成方法，通過知識圖譜篩選符合崗位需求的人才；獲取人才簡歷中的工作經(jīng)歷文本和自我評價文本，計算崗位匹配度；獲取崗位匹配度符合招聘要求的人才面試情況，自動生成崗位匹配報告。申請?zhí)枮閏n2021107756626公開的一種基于多維度的崗位匹配度計算方法及系統(tǒng)，建立多維度的指標(biāo)體系；基于多個與待匹配崗位相關(guān)的員工信息及指標(biāo)體系建立多層次崗位畫像；獲取至少一個求職者的信息，并基于至少一個求職者的信息及指標(biāo)體系建立至少一個求職者畫像；基于多層次崗位畫像從至少一個求職者中篩選至少一個匹配求職者。上述均采用人工智能的方式批量的實現(xiàn)崗位匹配，但是均存在計算量比較大對系統(tǒng)的要求比較高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、1.所要解決的技術(shù)問題：

2、針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于矩陣分析的人崗匹配分析方法，實現(xiàn)自動化地對人員與職位之間的匹配度進行評估和分析，提供直觀清晰的匹配結(jié)果報告。

3、2.技術(shù)方案：

4、一種基于矩陣分析的人崗匹配分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

5、步驟一：獲取人員技能相關(guān)特征、職位要求相關(guān)特征，并分別生成相應(yīng)的人員技能模板、職位要求模板；所述人員技能模板、職位要求模板均為二維矩陣形式，將其對應(yīng)的特征名錄均作為矩陣的第一行，人員技能模板中第二行為該人員對應(yīng)列的特征向量，職位要求模板中第二行為該列對應(yīng)的特征向量；所述人員技能相關(guān)特征與職位要求相關(guān)特征，每個特征均包括多個子特征，進而構(gòu)建出特征向量；

6、步驟二：對需要進行匹配分析的人員構(gòu)建人員技能矩陣，對需要將進行匹配分析人員對應(yīng)的職位要求構(gòu)建職位要求矩陣，提取矩陣的局部特征以及關(guān)鍵信息得到人員技能特征矩陣與職位要求特征矩陣，計算出兩個特征矩陣的相似度，得到相似度得分矩陣；

7、步驟三：基于相似度得分矩陣，引入多維度的評估指標(biāo)生成評價矩陣；基于相似度得分矩陣評價矩陣，為每個人員-職位組合提供了計算匹配評分生成匹配度矩陣，同時生成人員技能與職位要求匹配結(jié)果報告。

8、進一步地，所述人員技能相關(guān)特征包括研發(fā)能力、技能熟練能力、領(lǐng)域知識、口頭和書面溝通能力、項目管理與協(xié)調(diào)能力、跨團隊協(xié)作與合作能力、創(chuàng)新思維能力、分析與決策能力、解決復(fù)雜問題的能力、項目規(guī)劃與組織能力、風(fēng)險管理與決策能力中的至少兩種；所述職位要求相關(guān)特征具體包括學(xué)歷要求、專業(yè)背景要求、工作經(jīng)驗、領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗、專業(yè)技能水平要求、行業(yè)認證要求、職業(yè)資格證書要求、語言能力要求、溝通與協(xié)作能力要求、解決問題與分析能力要求、創(chuàng)新要求、心理素質(zhì)要求中的至少兩種。

9、進一步地，步驟二具體包括以下步驟：

10、s21:生成職位要求矩陣d，d＝(d1?d2……dj)，dj表示第j個職位要求向量，dj＝(d1j?d2j…dnj)t；dnj表示該特征中第n-1個子特征的要求；

11、s22:生成人員技能矩陣m，m＝(m1?m2……mi)，mi表示該員工的第i個人員技能矩陣，mi＝(m1i?m2i…mnj)t,mni表示該特征中第n-1個子特征的基于預(yù)設(shè)的算法計算出的值；

12、s23：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn對人員技能矩陣和職位要求矩陣進行卷積計算，提取局部特征，并通過池化操作降低特征維度和提取關(guān)鍵信息；具體包括步驟s231-s233:

13、s231:卷積核選擇和初始化，選擇尺寸為3x3大小的卷積核，通過卷積核捕捉矩陣中不同尺度的特征；卷積核的參數(shù)通過隨機初始化，并在訓(xùn)練過程中進行調(diào)整優(yōu)化；

14、s232:對人員技能矩陣和職位要求矩陣分別進行卷積操作,得到經(jīng)過特征提取過的職位要求特征矩陣和人員技能特征矩陣；

15、具體為：將每個卷積核在矩陣上滑動，計算卷積核與矩陣局部區(qū)域的內(nèi)積，如下式生成特征映射，進而構(gòu)成經(jīng)過特征提取過的：

16、f[i,j]＝∑(m[i+m,j+n]*k[m,n])??(1)

17、其中，f[i,j]為特征映射的(i,j)位置的值，m[i+m,j+n]為人員技能矩陣局部區(qū)域的值，k[m,n]為卷積核的值，∑表示求和操作；通過上式輸出f的每個位置(i,j)，將卷積核k在輸入m上滑動，計算k與m對應(yīng)區(qū)域的元素對應(yīng)相乘然后求和的結(jié)果；將上式中的人員技能矩陣m替換為職位要求特征矩陣，即可得到職位要求特征矩陣；

18、s233:基于職位要求特征矩陣和人員技能特征矩陣，得到職位與人員的相似度矩陣；

19、對于每個人員技能i和職位要求j：如下式先計算出人員技能特征向量mi和職位要求特征向量dj的內(nèi)積：

20、dot_product?＝?dot_product(mi,?dj)?????(2)

21、上式中，dot_product(mi,dj)表示mi和dj的模長乘積：

22、然后如下式計算人員技能向量mi和職位要求向量dj的余弦相似度：

23、norm_product?＝?norm(mi)?*?norm(dj)????(3)

24、上式中norm_product表示了人員技能與職位要求之間的匹配程度或相似度；norm()表示歸一化；

25、最后，如下式計算每個人員技能i與職位要求j的相似度得分：

26、similarity?＝?dot_product?/?norm_product；?????(4)

27、上式中，similarity表示人員技能i與職位要求j的相似度得分；

28、s24:構(gòu)建相似度得分矩陣c；所述相似度得分矩陣c的元素為：c[i][j]＝similarity。

29、進一步地，步驟三具體包括以下步驟：

30、s31：對評價的指標(biāo)根據(jù)評價結(jié)論的類型進行分類，具體分為分為0-1特征性、區(qū)間數(shù)型；如果為0-1特征性評價類型，進行步驟s32；如果為區(qū)間數(shù)型進行步驟s33；

31、s32：當(dāng)為0-1特征性指標(biāo)，構(gòu)建的評價矩陣rij＝(rij)，rij為如果崗位要求dj對于成員能力mi結(jié)果一致，則其最終評價值為1，否則為0；

32、s33：當(dāng)為區(qū)間數(shù)型，其指標(biāo)具體為{ct1+1,ct1+2,...,ct2}，其中cf為第f個區(qū)間數(shù)型指標(biāo)，f＝t1+1,t1+2,...,t2；在cf指標(biāo)下，構(gòu)建評價矩陣rfij＝(rfij)，其中rfij標(biāo)識崗位要求dj第f各指標(biāo)對人員能力mi的實際判斷信息，其中的區(qū)間數(shù)值匹配度設(shè)定方式如下式為：

33、

34、s34：定義匹配度矩陣p；所述匹配度矩陣p為二維矩陣，其每個元素pij表示人員i與崗位j在不同維度上的匹配度得分；

35、s35：如果相似度得分矩陣c采用0-1特征性計算匹配度，若崗位j對人員i在該指標(biāo)上的要求一致，則pij＝1；否則pij＝0；

36、s36：如果相似度得分矩陣c采用區(qū)間數(shù)型指標(biāo)，定義匹配度為其中xi和xj分別為人員i和崗位j在該指標(biāo)上的數(shù)值；

37、s37：計算綜合匹配度構(gòu)建綜合匹配度矩陣；基于預(yù)設(shè)的不在人員技能模板或職位要求模板中的特征維度及其不同的權(quán)重，計算出綜合匹配度；

38、根據(jù)各維度的重要性，賦予不同的權(quán)重{wk}；定義綜合匹配度為：

39、

40、其中，sij表示人員i和崗位j綜合匹配度；wk為第k個維度的權(quán)重，人員i在第k個維度上的匹配度得分，n為維度的總數(shù)；為了使匹配度分數(shù)處于統(tǒng)一的范圍內(nèi)，對綜合匹配度進行歸一化處理；歸一化公式為：

41、

42、其中，為歸一化后的匹配度，m為崗位的總數(shù)。

43、進一步地，所述人員技能與職位要求匹配結(jié)果報告包括匹配滿意度評價；

44、所述匹配滿意度評價的計算具體為：

45、針對0-1特征性和區(qū)間數(shù)型指標(biāo)，分別計算總體滿意度；定義0-1特征性指標(biāo)滿意度為：

46、

47、其中，n0-1為0-1特征性指標(biāo)的總數(shù)，bk為第k個0-1特征性指標(biāo)的得分；

48、針對區(qū)間數(shù)型指標(biāo)滿意度為：

49、

50、其中，ninterval為區(qū)間數(shù)型指標(biāo)的總數(shù)，ik為第k個區(qū)間數(shù)型指標(biāo)的得分。

51、將0-1特征性和區(qū)間數(shù)型指標(biāo)的滿意度進行匯總，得出最終的匹配度評價：

52、total_sat＝α·sat0-1+β·satinterval

53、其中，α和β為分別預(yù)設(shè)的對應(yīng)0-1特征性和區(qū)間數(shù)型指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

54、一種基于矩陣分析的人崗匹配分析系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)輸入模塊、矩陣計算模塊、匹配評估模塊和結(jié)果輸出模塊；

55、所述數(shù)據(jù)輸入模塊用于輸入人員的技能信息和職位的要求信息：

56、所述矩陣計算模塊用于生成人員技能矩陣、職位要求矩陣；對生成的人員技能矩陣、職位要求矩陣進行特征提取得到人員技能特征矩陣與職位要求特征矩陣；

57、所述匹配評估模塊用于對人員技能特征矩陣與職位要求特征矩陣進行相似度、評估指標(biāo)以及匹配度計算，得到匹配度矩陣；

58、所述結(jié)果輸出模塊基于匹配度矩，生成包括匹配度評分、匹配程度的可視化表達、匹配度排名信息的匹配度報告。

59、3.有益效果：

60、(1)本方法的一種基于矩陣分析的人崗匹配分析方法，通過預(yù)設(shè)的模板構(gòu)建人員技能矩陣、職位要求矩陣，對構(gòu)建后的兩個矩陣分別進行卷積計算提取局部特征得到人員技能特征矩陣、職位要求特征矩陣；對兩個特征矩陣匹配度即人崗的匹配度進行判斷并自動生成結(jié)果報告。本方法可以廣泛應(yīng)用于人力資源管理、招聘評估等領(lǐng)域，有助于提高人崗匹配的準(zhǔn)確性和效率，優(yōu)化組織人力資源配置，提升工作效能。

61、(2)本方法的一種基于矩陣分析的人崗匹配分析方法中，其實現(xiàn)人崗匹配度判斷的過程包括：相似度矩陣、評價矩陣和匹配度矩陣形成了一個遞進的評估體系。相似度矩陣通過計算人員技能向量與職位要求向量的相似度，提供了初步的匹配基礎(chǔ)。評價矩陣則引入了更多維度的評估指標(biāo)，如工作經(jīng)驗和教育背景等，對初步匹配結(jié)果進行補充和細化。最終的匹配度矩陣是在綜合考慮相似度矩陣和評價矩陣的基礎(chǔ)上生成的，它通過匹配算法整合了所有相關(guān)因素，為每個人員-職位組合提供了一個全面的匹配評分。這種多層次、多維度的評估方法能夠提供更精確和全面的人崗匹配結(jié)果，有效支持人力資源決策的制定。