CN111144673A

CN111144673A - 组织人员结构评估方法、装置、设备及计算机可读介质

Info

Publication number: CN111144673A
Application number: CN201811306697.XA
Authority: CN
Inventors: 王鹏; 朱琛; 祝恒书
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2018-11-05
Filing date: 2018-11-05
Publication date: 2020-05-12

Abstract

本发明提出一种组织人员结构评估方法、装置、设备和计算机存储介质，所述方法包括：从数据库中获取组织数据以及所述组织中各个团队的人员数据；根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征；建立优化目标；根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数。本发明实施例基于组织数据和组织内人员数据，对组织人员结构的进行评估，解决了传统的低效率主观评估，减少了因为评估困难而带来的人力物力投入。同时，本发明实施例还可用于企业内异常组织结构的检测，为后续人才盘点等业务提供科学的数据支撑。

Description

组织人员结构评估方法、装置、设备及计算机可读介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种组织人员结构评估方法及装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

在绝大部分公司或组织内，不同的团队往往承担的不同的职责和业务方向，其对人力资源的需求也因此千差万别。因此如何评估一个团队合理的人力资源需求是保障公司高效稳定运转的重要前提。

传统的方法大都由人力资源专家基于过往经验估计各部门合理的人力需求，不仅花费大量的人力物力，并且极其依赖人力资源专家的主观经验，具有主观性、模糊性、低效率的缺点。

发明内容

本发明实施例提供一种组织人员结构评估方法、装置、设备及计算机可读介质，以解决或缓解现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种组织人员结构评估方法，包括：

从数据库中获取组织数据以及所述组织中各个团队的人员数据；

根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征；

建立优化目标；

根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数。

在第一方面的一种实施方式中，所述根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征，包括：

统计每个团队的人员总数；

将每个团队中的人员结构表征为不同职级之间的汇报关系的集合。

在第一方面的一种实施方式中，所述建立优化目标的步骤中，具体以组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。

在第一方面的一种实施方式中，所述根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数，包括：

对团队中的人员总数进行评估，获取对所述团队人员总数的优化参数；

对团队中的人员结构进行评估，获取对所述团队人员结构的优化参数。

第二方面，本发明实施例提供了一种组织人员结构评估装置，包括：

数据获取模块，用于从数据库中获取组织数据以及所述组织中各个团队的人员数据；

特征提取模块，用于根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征；

目标建立模块，用于建立优化目标；

团队评估模块，用于根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数。

在第二方面的一种实施方式中，所述特征提取模块包括：

统计子模块，用于统计每个团队的人员总数；

表征子模块，用于将每个团队中的人员结构表征为不同职级之间的汇报关系的集合。

在第二方面的一种实施方式中，所述目标建立模块中以组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。

在第二方面的一种实施方式中，所述团队评估模块包括：

人员总数评估子模块，用于对团队中的人员总数进行评估，获取对所述团队人员总数的优化参数；

人员结构评估子模块，用于对团队中的人员结构进行评估，获取对所述团队人员结构的优化参数。

第三方面，在一个可能的设计中，组织人员结构评估装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持组织人员结构评估装置执行上述第一方面中组织人员结构评估方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述组织人员结构评估装置还可以包括通信接口，用于组织人员结构评估装置与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，用于存储组织人员结构评估装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面的组织人员结构评估方法所涉及的程序。

本发明实施例基于组织数据和组织内人员数据，对组织人员结构的进行评估，解决了传统的低效率主观评估，减少了因为评估困难而带来的人力物力投入。同时，本发明实施例还可用于企业内异常组织结构的检测，为后续人才盘点等业务提供科学的数据支撑。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1为本发明一实施例的组织人员结构评估方法的流程图；

图2为本发明一实施例的步骤S120的具体流程图；

图3为本发明一实施例的管理者A的下属人员结构示意图；

图4为本发明一实施例的步骤S140的具体流程图；

图5为本发明一实施例的组织人员结构评估装置的连接框图；

图6为本发明一实施例的特征提取模块的连接框图；

图7为本发明一实施例的团队评估模块的连接框图；

图8为本发明另一实施例的组织人员结构评估设备框图。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。本发明实施例主要提供了一种通组织人员结构评估的方法及装置，下面分别通过以下实施例进行技术方案的展开描述。

本发明提供了一种组织人员结构评估方法和装置，以下详细介绍本发明实施例的组织人员结构评估方法和装置的具体处理流程和原理。

如图1所示，其为本发明实施例的组织人员结构评估方法的流程图。本发明实施例的组织人员结构评估方法可以包括以下步骤：

S110：从数据库中获取组织数据以及所述组织中各个团队的人员数据。

在一种实施方式中，本发明实施例根据组织中的团队人员数据，构建优化模型对各个团队的人员架构进行优化。例如，所述组织可以是工商企业、非盈利性组织等。其中，所述组织数据包含组织名称、组织类别、业务组等。所述员工数据包含员工类型、职级序列、主职级、二级职级、是否虚拟员工。在一个组织中，可以包括多个团队，每个团队具有一个管理者。对于所述管理者，只保留下属总人数大于2且具有明确职级的管理者，对于管理者的下属员工只保留具有正常职级、正式且非虚拟员工。在获取数据时，可以从数据库中获取对应的组织数据和人员数据。

S120：根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征。

在一种实施方式中，每个团队的团队特征包含两部分内容，一个是每个团队的管理者的下属总人数，另一个是该团队中的人员结构。可以根据人员数据和对应的汇报关系，自动生成相应的团队特征，如图2所示，在生成每个团队的团队特征时，包括：

S121：统计每个团队的人员总数。

每个团队中的管理者的下属总人数可以在获取的人员数据中进行统计。

S122：将每个团队中的人员结构表征为不同职级之间的汇报关系的集合。

如图3所示，其为管理者A的下属人员结构示意图。其中，管理者A的级别为M2A，其下属级别有T3，T4，T5和T7。根据上下级的汇报关系，管理者A可以表示成A＝{<M2A，T5>，<M2A，T7>，<M2A，T3>，<T7，T5>，<T7，T4>}，然后根据每个级别对应下属人数作为其数值，比如可以表示为：A＝{3，1，2，1，2}，即代表管理者A的直接下属有3个T5，1个T7，2个T3。其中T7的下属有1个T5，2个T4。

S130：建立优化目标。

在一种实施例中，可以将组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。其中，在评估两个团队的相似度时，可以从三个方面进行评估：存在上下级关系的管理者的相似度、同职级管理者的相似度、同业务方向的管理者的相似度。

对于上下级关系的管理者的相似度，可以该管理者下属总人数和团队人员结构构建模型，在度量两个团队的相似性时，可以通过欧式距离、cosine(余弦)距离等。

对于同层级的管理者，其团队人员结构符合相类似的分布，比如高斯分布等，其相似性度量有曼哈顿距离、欧式距离等。

根据不同组织的业务描述数据，以及员工的晋升、绩效等数据，通过文本建模方式构建不同组织之间的业务相似度。构建业务相似度评估方法包括不限于：bag ofwords(词袋模型)，word embedding(词嵌入模型)，document embedding(文档嵌入模型)，topicmodel(主题模型)，clustering(文本聚类)等。

S140：根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数。

在一种实施方式中，具体可以通过处理器等对待优化团队的团队特征进行评估计算，再输出对应的优化参数。其中，在评估团队时主要对该团队的总人数和团队人员结构进行评估。如图4所示，具体包括：

S141：对团队中的人员总数进行评估，获取对所述团队人员总数的优化参数。

在对团队的人员总数进行评估时，可以根据该团队管理者所在职级及业务方向相同的所有团队作为评估的样本数据。

例如，假设管理者下属总人数符合高斯分布

相同职级的管理者具有相同的方差

每位管理者下属总人数的均值为|w_i|·μ_k。|w_i|表示调整优化参数。

假设管理者i和管理者j的相似度是ξ_ij，那么ξ_ij＝||w_i|-|w_j||要尽可能的小。

假设管理者之间下属总人数的概率分布相互独立，利用最大似然估计法，定义损失函数(loss function)

加上约束条件，最终的损失函数为

其中，其中m是所有管理者人数，μ_κ是该管理者所在职级k的下属总人数的均值，

是管理者所在职级k的下属总人数的方差，i→j代表i是j的直接上级。

对以上损失函数求解最优解得到w向量，则ρ＝|w_i|·μ_k就是第i个管理者所带下属人数的评估。

S142：对团队中的人员结构进行评估，获取对所述团队人员结构的优化参数。

对于团队人员结构的评估，可以根据管理者所在职级及业务方向，智能评估管理者下属在各职级上的人数分配比例。同样以每一位管理者为样本，如图2所示，将团队表征成其内部不同级别间汇报关系的分布。可以用边上的概率分布来表征每位管理者，例如对于管理者A，其边上的概率分布为{3，1，2，1，2}/9，因为上述示例中有五个特征维度，所以应该有五个值，其次这里是概率分布，所以应该是0-1的概率值，每个值除以总数即概率值。

接着，做如下假设：

假设某位管理者在每条边上的概率分布由两部分概率加权求和构成，一部分是他所处职级在该边上的概率

一部分是他本人在该边上的概率

即

S(θ_i)表示边上概率的权重系数。

假设同业务的两个管理者在每条边上有相似边概率分布，定义权重系数为S(θ_i)、边概率分布为

τ_ij=S(θ_i)-S(θ_i)，则ξ_ij和τ_ij都要尽可能的小；

假设下属人数越多的管理者，其本人实际的边概率占有更高的权重，即S(θ_i)越小；

假设管理者之间、管理者不同边之间概率分布相互独立，则可利用最大似然估计法求解未知参数(0，w,v)。

基于上述的假设，可以定义损失函数(loss function)

再加上如下的约束条件

其中，S(x)为sigmoid函数，

为第i个管理者他所处职级在边k上的概率，

为第i个管理者本人在边k上的概率，

为第i个管理者实际下属分布中在边k上的人数，m为管理者人数，n为边的大小，即用于表征管理者的特征向量大小，i→j代表i是j的直接上级。

最终的损失函数定义为：

求解最优解得到(θ,w,v)，然后计算

即可以得到每位管理者在每条边上的概率向量

然后乘以上求解的每位管理者评估的下属人数p，便可得到每位管理者在每条边上的人数分布

然后再计算每个顶点的人数，即为该级别的管理者人数，这样便可得到每个管理者下属在各职级上的人数分布。

最后，求出每位管理者的团队人员结构之后，然后根据每个团队的负责人，将该所有团队负责人的团队人员结构求和，即为该组织的人员结构。

如图5所示，本发明在另一种实施例中，还提供了一种组织人员结构评估装置，包括：

数据获取模块110，用于从数据库中获取组织数据以及所述组织中各个团队的人员数据。

特征提取模块120，用于根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征。

目标建立模块130，用于建立优化目标。所述目标建立模块130中以组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。

团队评估模块140，用于根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数。

如图6所示，所述特征提取模块120包括：

统计子模块121，用于统计每个团队的人员总数。

表征子模块122，用于将每个团队中的人员结构表征为不同职级之间的汇报关系的集合。

如图7所示，所述团队评估模块140包括：

人员总数评估子模块141，用于对团队中的人员总数进行评估，获取对所述团队人员总数的优化参数。

人员结构评估子模块142，用于对团队中的人员结构进行评估，获取对所述团队人员结构的优化参数。

在一种实施方式中，本实施例的人员结构评估装置中所采用的功能模块，可以通过构建机器学习模型实现相应的功能。

本实施例的组织人员结构评估装置与上述实施例的组织人员结构评估方法的原理类似，故不再赘述。

在另一个实施例中，本发明还提供一种组织人员结构评估设备，如图8所示，该设备包括：存储器510和处理器520，存储器510内存储有可在处理器520上运行的计算机程序。所述处理器520执行所述计算机程序时实现上述实施例中的组织人员结构评估方法。所述存储器510和处理器520的数量可以为一个或多个。

该设备还包括：

通信接口530，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。

存储器510可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器510、处理器520和通信接口530独立实现，则存储器510、处理器520和通信接口530可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA，Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI，PeripheralComponent)总线或扩展工业标准体系结构(EISA，Extended Industry StandardComponent)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器510、处理器520及通信接口530集成在一块芯片上，则存储器510、处理器520及通信接口530可以通过内部接口完成相互间的通信。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

本发明实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质的更具体的示例至少(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

在本发明实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于指令执行系统、输入法或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种组织人员结构评估方法，其特征在于，包括：

建立优化目标；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个团队的人员总数和人员结构生成每个团队的团队特征，包括：

统计每个团队的人员总数；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立优化目标的步骤中，具体以组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据优化目标对待优化团队的团队特征进行评估计算，输出优化参数，包括：

5.一种组织人员结构评估装置，其特征在于，包括：

目标建立模块，用于建立优化目标；

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：

统计子模块，用于统计每个团队的人员总数；

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述目标建立模块中以组织中团队之间的整体相似度最大作为优化目标。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述团队评估模块包括：

9.一种组织人员结构评估设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的组织人员结构评估方法。

10.一种计算机可读介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的组织人员结构评估方法。