CN111428951A

CN111428951A - 人员岗位匹配方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN111428951A
Application number: CN201910020152.0A
Authority: CN
Inventors: 马新朝; 王本玉; 陈佳琦; 周奇; 黎敏; 陈思怡; 金晶
Original assignee: SF Technology Co Ltd
Current assignee: SF Technology Co Ltd; SF Tech Co Ltd
Priority date: 2019-01-09
Filing date: 2019-01-09
Publication date: 2020-07-17

Abstract

本申请公开了一种人员岗位匹配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取每个岗位的岗位数据及每个人员的人员数据，岗位数据包括岗位特征，人员数据包括人员特征；根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值；根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位。该方法达到了负责人与岗位的最佳匹配，从而提高了各个单位的经营能力。

Description

人员岗位匹配方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明一般涉及岗位匹配技术领域，具体涉及人员岗位匹配方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，各个单位会面临单位人员与岗位如何匹配的问题。例如，在快递行业，快递收派网点也越来越多，网点的经营能力与网点负责人的能力匹配有着很大的关系。因此人适其岗对网点的业务能力有着很大影响。

现有的负责人与岗位的匹配根据负责人曾经工作的岗位与待匹配的岗位的相似程度来进行匹配，存在很大的主观性，并不能达到负责人与岗位的最佳匹配，从而降低单位的经营能力。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种人员岗位匹配方法、装置、设备及存储介质。

第一方面，本发明提供了一种人员岗位匹配方法，包括：

获取每个岗位的岗位数据及每个人员的人员数据，岗位数据包括岗位特征，人员数据包括人员特征；

根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值；

根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位。

在其中一个实施例中，岗位特征包括岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分，人员特征包括人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分；

根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

根据岗位特征向量与人员特征向量，计算每个人员在每个待定岗位的预估表现值，其中，岗位特征向量由岗位特征的岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分构成，人员特征向量由人员特征的人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分构成；

根据预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

在其中一个实施例中，根据岗位特征向量与人员特征向量，计算每个人员在每个待定岗位的预估表现值，包括：

确定岗位特征向量与人员特征向量的内积；

将内积确定为每个人员在每个待定岗位的预估表现值。

在其中一个实施例中，根据预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

确定每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量；

根据每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量，确定上一岗位与待定岗位的相似度；

根据相似度与预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的先验表现值；

根据先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

在其中一个实施例中，根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配岗位，包括：

选取每个人员在待定岗位的表现值中的最大值，最大值对应的待定岗位为与人员匹配的岗位。

在其中一个实施例中，根据先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

根据预估表现值与先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

获取分配矩阵，其中，分配矩阵的每行每列均有且仅有一个“1”，每行每列中其余为“0”；

根据分配矩阵及每个人员在每个待定岗位的表现，确定最优分配矩阵；

根据最优分配矩阵，为每个人员匹配待定岗位。

第二方面，本申请实施例提供了一种人员岗位匹配装置，包括：

获取模块，用于获取每个岗位数据及人员数据，每个岗位数据包括岗位特征，每个人员数据包括人员特征；

确定模块，用于根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值；

匹配模块，用于根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一项的人员岗位匹配方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项的人员岗位匹配方法。

本申请实施例提供的人员岗位匹配方法、装置、设备和存储介质，采用岗位特征及人员特征，计算出每个人员在每个待定岗位的表现值，然后根据表现值为每个人员匹配待定岗位，克服了以往负责人与岗位匹配时的主观性问题，达到了负责人与岗位的最佳匹配，从而提高了各个单位的经营能力。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明的实施例提供的人员岗位匹配方法的流程示意图；

图2为本发明的实施例提供的根据岗位特征及人员特征计算每个人员在每个待定岗位的表现值的流程示意图；

图3为本发明的实施例提供的根据预估表现值计算每个人员在每个待定岗位的表现值的流程示意图；

图4为本发明的实施例提供的人员岗位匹配装置的结构示意图；

图5为本发明的实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如背景技术中提到的，目前岗位与负责人的匹配主要是根据负责人曾经工作的岗位与待匹配的岗位的相似程度来进行匹配，有很大的主观性，不能达到负责人与岗位的最佳匹配，从而可能会降低网点的经营能力。因此，希望有一种人员岗位匹配方法，能够满足人员与岗位达到最佳匹配，从而提高网点的经营能力。

参照图1，其示出了根据本申请一个实施例的人员岗位匹配方法的示例性流程图。

如图1所示，在步骤110中，获取每个岗位的岗位数据及每个人员的人员数据，岗位数据包括岗位特征，人员数据包括人员特征。

每个岗位的岗位数据用于表征每个岗位所对应的团队的比如业绩等；每个人员的人员数据用于表征每个负责人所对应的个人绩效等。

在步骤120中，根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

其中，岗位特征包括岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分，相应的，人员特征包括人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分。

在不同的行业中，岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分及人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分表达的含义不同，得到各个得分的方式也不同。

在本实施例中，以快递行业为例，岗位特征即为快递网点岗位的岗位特征，人员特征即为快递网点的负责人特征。下面分别介绍各个得分的得到方式。

例如，岗位团队得分＝一线管理幅度排名得分*100％，其中，一线管理幅度根据例如月度收派件客流量进行统计，客流量越大，一线管理幅度排名越靠前，相应的得分越大。

岗位业务得分＝月度收派件量排名得分*25％+月度收派件环比排名得分*25％+月度收入排名得分*25％+月度收入环比排名得分*25％，其中，月度收派件量越多排名越靠前，相应的得分越大；月度收派件环比根据网点当月及上月收派件量计算得到，月度收派件环比越高排名越靠前，相应的得分越大；月度收入越多排名越靠前，相应的得分越大；月度收入环比根据网点当月及上月收入计算得到，月度收入环比越高排名越靠前，相应的得分越大。

岗位营运质量得分根据各个网点业绩能力排名得到，其中，网点业绩能力排名根据该网点业务范围内，正规小区所占的比例得到，正规小区所占比例越高，相应的岗位营运质量得分越大。

人员团队得分＝一线全员流失率(累计)排名得分*33.3％+诉求量排名得分*33.3％+潜才储备率得分*33.3％，其中，一线全员流失率(累计)排名由截至当月离职人数占网点员工总数的比例得到，一线全员流失率(累计)越低排名越靠前，相应的得分越大；诉求量排名由网点的客户投诉量得到，诉求量越少排名越靠前，相应的得分越大；潜才储备率由储备人才占网点员工总数比例得到，潜才储备率越大排名越靠前，相应的得分越大。

人员业务得分＝累计收入达成率排名，其中，累计收入达成率由截至当月网点累计总收入占全年收入目标的比例得到，累计收入达成率越高排名越靠前，相应的得分越大。

人员营运质量得分根据该负责人的绩效排名得到，负责人绩效越好排名越靠前，相应的得分越大。

参考图2，其示出了本申请一个实施例中根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值的示例性流程图。

如图2所示，在步骤210中，根据岗位特征向量与人员特征向量，计算每个人员在每个待定岗位的预估表现值。

其中，岗位特征向量由岗位特征的岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分构成。

例如，第j个岗位的特征向量W_j ^T＝(岗位团队得分_j,岗位业务得分_j,岗位营运质量得分_j)^T。

人员特征向量由人员特征的人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分构成。

例如，第i个人员的特征向量P_i ^T＝(人员团队得分_i,人员岗位业务得分_i,人员岗位营运质量得分_i)^T。

可选地，根据岗位特征向量与人员特征向量，计算每个人员在每个待定岗位的预估表现值，可以包括：

确定岗位特征向量与人员特征向量的内积，将内积确定为每个人员在每个待定岗位的预估表现值。

具体地，例如假设第i个人员的特征向量为P_i ^T，第j个岗位的特征向量为W_j ^T，岗位特征向量与人员特征向量的内积为P_i*W_j ^T，则每个人员在每个待定岗位的预估表现值h(P_i,W_j)为：

h(P_i,W_j)＝P_i*W_j ^T。

如图2所示，在步骤220中，根据预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

可选地，可以将预估表现值确定为每个人员在每个待定岗位的表现值。

在步骤130中，根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位。

具体地，按照上述将预估表现值确定为每个人员在每个待定岗位的表现值，例如可以选取每个人员在待定岗位的表现值中的最大值，其中最大值对应的待定岗位即为与人员匹配的岗位。

在一种实施例中，如图3所示为本申请一个实施例中的根据预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值的示例性流程图。

如图3所示，在步骤310中，确定每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量。

具体地，根据历史数据，假设第i个人在上一岗位的岗位特征向量为W_j-1 ^T，在待定岗位的岗位特征向量为W_j ^T。

如图3所示，在步骤320中，根据每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量，确定上一岗位与待定岗位的相似度。

具体地，上一岗位与待定岗位的相似度可以通过余弦相似度获取得到，也可以通过欧氏距离相似度获取得到，当然，还可以通过其他求取相似度的方式得到，这里不做限定。

本实施例中，以通过余弦相似度为例确定上一岗位与待定岗位的相似度。具体地，假设第i个人在上一岗位的岗位特征向量为W_j-1 ^T，在待定岗位的岗位特征向量为W_j ^T，则上一岗位与待定岗位的相似度g(W_j-1 ^T,W_j ^T)为：

g(W_j-1 ^T,W_j ^T)＝W_j-1 ^T*W_j ^T/(|W_j-1 ^T|*|W_j ^T|)。

如图3所示，在步骤330中，根据相似度与预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的先验表现值。

具体地，假设相似度为g(W_j-1 ^T,W_j ^T)，预估表现值为h(P_i,W_j)，则确定第i个人在上一岗位与待定岗位的相似度之后，考虑先验知识，确定每个人员在每个待定岗位的先验表现值r(P_i,W_j)为：

r(P_i,W_j)＝h(P_i,W_j)*g(W_j-1 ^T,W_j ^T)。

如图3所示，在步骤340中，根据先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

在一个实施例中，可以将先验表现值确定为每个人员在每个待定岗位的表现值。

具体地，按照上述将先验表现值确定为每个人员在每个待定岗位的表现值，例如可以选取每个人员在待定岗位的表现值中的最大值，其中最大值对应的待定岗位即为与人员匹配的岗位。

在步骤340中，根据先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

在一个实施例中，可以根据预估表现值与先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

具体地，假设预估表现值为h(P_i,W_j)，先验表现值为r(P_i,W_j)，综合考虑第i个人在上一岗位的先验知识与待定岗位的特征影响，则每个人员在每个待定岗位的表现值f(P_i,W_j)为：

f(P_i,W_j)＝λ*r(P_i,W_j)+(1-λ)*h(P_i,W_j)

其中，λ为先验权重。

具体地，按照上述根据预估表现值与先验表现值计算得到每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位，具体可以包括：

获取分配矩阵，其中，分配矩阵的每行每列均有且仅有一个“1”，每行每列中其余为“0”；根据分配矩阵及每个人员在每个待定岗位的表现，确定最优分配矩阵；根据最优分配矩阵，为每个人员匹配待定岗位。

例如，每个人员在每个待定岗位的表现值f(P_i,W_j)，假定有100个负责人与100个待定岗位，则每个人员在每个待定岗位的表现值矩阵为：

假设分配矩阵为：

其中，分配矩阵满足如下式子：

X_i,j＝1,0

对于分配矩阵求解目标函数如下：

可以采用匈牙利算法求解分配矩阵得到最优分配矩阵。

例如求解得到的最优分配矩阵为：

则为第一负责人匹配第一岗位，第二负责人匹配第三岗位，第三负责人匹配第二岗位，依次类推。

本实施例的人员岗位匹配方法，采用岗位特征及人员特征，计算出每个人员在每个待定岗位的表现值，然后根据表现值为每个人员匹配待定岗位，克服了以往负责人与岗位匹配时的主观性问题，达到了负责人与岗位的最佳匹配，从而提高了各个单位的经营能力。

如图4为本发明实施例提供的人员岗位匹配装置400的结构示意图。如图4所示，该装置失效如图1所示的方法，该装置可以包括：

获取模块410，用于获取每个岗位数据及人员数据，每个岗位数据包括岗位特征，每个人员数据包括人员特征；

确定模块420，用于根据岗位特征及人员特征，计算每个人员在每个待定岗位的表现值；

匹配模块430，用于根据每个人员在每个待定岗位的表现值，为每个人员匹配待定岗位。

可选地，岗位特征包括岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分，人员特征包括人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分；确定模块420还用于：根据岗位特征向量与人员特征向量，计算每个人员在每个待定岗位的预估表现值，其中，岗位特征向量由岗位特征的岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分构成，人员特征向量由人员特征的人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分构成；根据预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

可选地，确定模块420还用于：确定岗位特征向量与人员特征向量的内积；将内积确定为每个人员在每个待定岗位的预估表现值。

可选地，确定模块420还用于：确定每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量；根据每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量，确定上一岗位与待定岗位的相似度；根据相似度与预估表现值，计算每个人员在每个待定岗位的先验表现值；根据先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

可选地，匹配模块430还用于：选取每个人员在待定岗位的表现值中的最大值，最大值对应的待定岗位为与人员匹配的岗位。

可选地，确定模块420还用于：根据预估表现值与先验表现值，计算每个人员在每个待定岗位的表现值。

可选地，匹配模块430还用于：获取分配矩阵，其中，分配矩阵的每行每列均有且仅有一个“1”，每行每列中其余为“0”；根据分配矩阵及每个人员在每个待定岗位的表现，确定最优分配矩阵；根据最优分配矩阵，为每个人员匹配待定岗位。

本实施例提供的航空器的停机位分配装置，可以执行上述方法的实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图5为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图5所示，示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统500的结构示意图。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口506也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口506。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行上述人员岗位匹配方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中前述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，前述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的人员岗位匹配方法。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims

1.一种人员岗位匹配方法，其特征在于，包括：

获取每个岗位的岗位数据及每个人员的人员数据，所述岗位数据包括岗位特征，所述人员数据包括人员特征；

根据所述岗位特征及人员特征，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值；

根据所述每个人员在每个待定岗位的表现值，为所述每个人员匹配所述待定岗位。

2.根据权利要求1所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述岗位特征包括岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分，所述人员特征包括人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分；

所述根据所述岗位特征及人员特征，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

根据岗位特征向量与人员特征向量，计算所述每个人员在每个待定岗位的预估表现值，其中，所述岗位特征向量由所述岗位特征的所述岗位团队得分、岗位业务得分、岗位营运质量得分构成，所述人员特征向量由所述人员特征的所述人员团队得分、人员业务得分、人员营运质量得分构成；

根据所述预估表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值。

3.根据权利要求2所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述根据所述岗位特征向量与所述人员特征向量，计算所述每个人员在每个待定岗位的预估表现值，包括：

确定所述岗位特征向量与所述人员特征向量的内积；

将所述内积确定为所述每个人员在每个待定岗位的预估表现值。

4.根据权利要求2所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述根据所述预估表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

确定所述每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量；

根据所述每个人员在上一岗位及待定岗位的岗位特征向量，确定所述上一岗位与所述待定岗位的相似度；

根据所述相似度与所述预估表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的先验表现值；

根据所述先验表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值。

5.根据权利要求2-4之一所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述根据所述每个人员在每个待定岗位的表现值，为所述每个人员匹配所述岗位，包括：

选取所述每个人员在所述待定岗位的表现值中的最大值，所述最大值对应的所述待定岗位为与所述人员匹配的岗位。

6.根据权利要求4所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述根据所述先验表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值，包括：

根据所述预估表现值与所述先验表现值，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值。

7.根据权利要求6所述的人员岗位匹配方法，其特征在于，所述根据所述每个人员在每个待定岗位的表现值，为所述每个人员匹配所述岗位，包括：

根据所述分配矩阵及所述每个人员在每个待定岗位的表现，确定最优分配矩阵；

根据所述最优分配矩阵，为所述每个人员匹配所述待定岗位。

8.一种人员岗位匹配装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取每个岗位数据及人员数据，所述每个岗位数据包括岗位特征，所述每个人员数据包括人员特征；

确定模块，用于根据所述岗位特征及人员特征，计算所述每个人员在每个待定岗位的表现值；

匹配模块，用于根据所述每个人员在每个待定岗位的表现值，为所述每个人员匹配所述待定岗位。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7中任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任一项所述方法。