CN111784308A - 一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法。本发明包括如下步骤：任务采集服务器通过对任务信息进行关键字提取和计算，并将计算结果传输至人力资源评估服务器；人力资源评估服务器内建立人力资源成本评估体系并设置多级评判等级；人力资源成本评估体系根据任务信息生成工作任务等级信息以及匹配完成任务的人员信息；将任务等级以及人员信息发送至定价网络模型；定价网络模型得出最终任务定价并将定价发送至客户端工作平台。本发明通过关键字提取在人力资源服务器内建立成本评估体系，匹配任务人员信息，利用历史任务完成数据库训练定价网络模型，方便用户对任务成本估价进行估价、使完成任务的利润最大化。
Description
技术领域
本发明属于信息化评估技术领域，特别是涉及一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法。
背景技术
目前的在线工作平台中(包括BS结构与CS结构的线上系统)，对于用户之间的任务分配，基本以项目管理为基础，过于重型化，复杂化，强调多个用户之间的整体性行为，而实际普通用户对于任务的派送及反馈要求的是轻型化，一对一，单一化。
目前，现有的工作平台人力资源成本评估中存在的主要问题包括：
（1）成本费用分配方式粗放，未加以考虑生产要素数据的变化导致产品成本的变化；
（2）对成本变化缺乏分析、评估及预测手段，难以揭示成本变动原因；
（3）通常采用经验推测确定，不能够满足成本核算精细化程度的要求；
（4）对任务的进程把控困难，在任务进行过程中，容易出现人员和任务内容冲突或者任务人员不足的情况，导致人力资源分配不能使效益最大化。
为解决上述问题，本申请文件提供了一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，能够快速进行任务成本评估和定价，在客户满意的同时最大程度的减小成本，提高任务完成效率和利润最大化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，通过关键字提取在人力资源服务器内建立成本评估体系，匹配任务人员信息，利用历史任务完成数据库训练定价网络模型，解决了现有的任务成本估价不准确、利润不能最大化的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，包括如下步骤：
步骤S1：向工作平台录入不同角色信息并给每个角色配置至少一个特长标签；
步骤S2：实时采集客户发布到工作平台的任务信息并传输至任务采集服务器；
步骤S3： 任务采集服务器通过对任务信息进行关键字提取和计算，并将计算结果传输至人力资源评估服务器；
步骤S4：人力资源评估服务器内建立人力资源成本评估体系并设置多级评判等级；
步骤S5：人力资源成本评估体系根据任务信息生成工作任务等级信息以及匹配完成任务的人员信息；
步骤S6：将任务等级以及人员信息发送至定价网络模型；
步骤S7：定价网络模型得出最终任务定价并将定价发送至客户端工作平台；
步骤S8：客户同意后，工作平台向各个负责任务的角色发送任务执行信息。
优选地，所述步骤S1中，录入角色时需要进行权重配置，获取至少一个角色特长标签中每一角色标签的标签权重，并将录入的角色保存有特长标签权重的角色组；每一个角色还配置有一个添加位，可以对角色的特长标间进行添加、修改和删除。
优选地，所述步骤S2中，客户登录工作平台发布任务申请，申请信息包括任务内容、任务时长、任务要求、任务预算和任务注意事项。
优选地，所述步骤S3中，工作平台需要根据客户发布的任务请求进行关键字提取生成任务类型、任务参数以及对应的任务标签。
优选地，所述步骤S4中，评判等级分为五级评判标准。
优选地，所述步骤S5中，人力资源成本评估体系匹配完成任务的人员信息步骤如下：
步骤S51：根据接收任务请求提取的关键字，在角色数据库特长标签中获取与任务关键字之间匹配度在预设匹配范围内的角色信息；
步骤S52：按照匹配度从高到低的顺序，将角色信息进行排序；
步骤S53：结合角色值班表对工作有冲突的角色进行剔除，得到匹配角色组；
步骤S54：向角色组成员的工作平台发送任务详情，角色确认后匹配任务完成。
优选地，所述步骤S6中，定价网络模型训练步骤如下：
步骤S61：获取历史任务完成数据库，针对关键字建立训练样本集；
步骤S62：根据各个评估指标按照多级评判等级进行区间划分，进行归一化处理，将其置于（0,1）区间，利用均匀随机数在各级指标变化区间，内插随机产生100个指标样本值；
步骤S63：将训练样本集输入定价网络模型，进行定价网络模型的学习训练；
步骤S64：随机获取历史任务完成数据库的数据作为测试样本集，对定价网络模型进行测试。
优选地，所述步骤S8之后，每当任务执行完成经过客户确认后，工作平台将任务完成信息添加至历史任务完成数据库，用以丰富训练定价网络模型的样本集。
本发明具有以下有益效果：
（1）本发明通过对客户发布的任务信息进行关键字提取，在人力资源服务器内建立成本评估体系，匹配任务人员信息和生成工作任务；采用多种分配机制，确保任务分发的多样性，实现多角色协同的高效工作，提高任务分发下效率；
（2）本发明通过历史任务完成数据库对定价网络模型进行训练，对历史数据进行归一化处理并置于（0，1）区间内，利用均匀随机数在各级指标变化区间产生样本值，输入定价网络模型进行学习训练，方便用户对任务成本估价进行估价、使完成任务的利润最大化。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，包括如下步骤：
步骤S1：向工作平台录入不同角色信息并给每个角色配置至少一个特长标签；
步骤S2：实时采集客户发布到工作平台的任务信息并传输至任务采集服务器；
步骤S3： 任务采集服务器通过对任务信息进行关键字提取和计算，并将计算结果传输至人力资源评估服务器；
步骤S4：人力资源评估服务器内建立人力资源成本评估体系并设置多级评判等级；
步骤S5：人力资源成本评估体系根据任务信息生成工作任务等级信息以及匹配完成任务的人员信息；
步骤S6：将任务等级以及人员信息发送至定价网络模型；
步骤S7：定价网络模型得出最终任务定价并将定价发送至客户端工作平台；
步骤S8：客户同意后，工作平台向各个负责任务的角色发送任务执行信息。
其中，步骤S1中，录入角色时需要进行权重配置，获取至少一个角色特长标签中每一角色标签的标签权重，并将录入的角色保存有特长标签权重的角色组；每一个角色还配置有一个添加位，可以对角色的特长标间进行添加、修改和删除，特长标签包括职位和擅长的领域，如专家标签和家电维修标签等等。
其中，步骤S2中，客户登录工作平台发布任务申请，申请信息包括任务内容、任务时长、任务要求、任务预算和任务注意事项。
其中，步骤S3中，工作平台需要根据客户发布的任务请求进行关键字提取生成任务类型、任务参数以及对应的任务标签。
其中，步骤S4中，评判等级分为五级评判标准，分别是容易、普通、一般、困难和专家五个评判标准，每一个评判标准都定义了固定的人员标配，该标配可以在工作平台上进行设置，如困难等级任务，必须要有两个以及以上专家进行带队才能开始执行任务、如专家等级的任务，必须要有百分之三十以上的专家阵容带队才能开始执行任务。
其中，步骤S5中，人力资源成本评估体系匹配完成任务的人员信息步骤如下：
步骤S51：根据接收任务请求提取的关键字，在角色数据库特长标签中获取与任务关键字之间匹配度在预设匹配范围内的角色信息；
步骤S52：按照匹配度从高到低的顺序，将角色信息进行排序；
步骤S53：结合角色值班表对工作有冲突的角色进行剔除，得到匹配角色组；
步骤S54：向角色组成员的工作平台发送任务详情，角色确认后匹配任务完成。
其中，步骤S6中，定价网络模型训练步骤如下：
步骤S61：获取历史任务完成数据库，针对关键字建立训练样本集；
步骤S62：根据各个评估指标按照多级评判等级进行区间划分，进行归一化处理，将其置于（0,1）区间，利用均匀随机数在各级指标变化区间，内插随机产生100个指标样本值；
步骤S63：将训练样本集输入定价网络模型，进行定价网络模型的学习训练；
步骤S64：随机获取历史任务完成数据库的数据作为测试样本集，对定价网络模型进行测试。
其中，步骤S8之后，每当任务执行完成经过客户确认后，工作平台将任务完成信息添加至历史任务完成数据库，用以丰富训练定价网络模型的样本集，使模型训练的更加完善。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：向工作平台录入不同角色信息并给每个角色配置至少一个特长标签；
步骤S2：实时采集客户发布到工作平台的任务信息并传输至任务采集服务器；
步骤S3： 任务采集服务器通过对任务信息进行关键字提取和计算，并将计算结果传输至人力资源评估服务器；
步骤S4：人力资源评估服务器内建立人力资源成本评估体系并设置多级评判等级；
步骤S5：人力资源成本评估体系根据任务信息生成工作任务等级信息以及匹配完成任务的人员信息；
步骤S6：将任务等级以及人员信息发送至定价网络模型；
步骤S7：定价网络模型得出最终任务定价并将定价发送至客户端工作平台；
步骤S8：客户同意后，工作平台向各个负责任务的角色发送任务执行信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S1中，录入角色时需要进行权重配置，获取至少一个角色特长标签中每一角色标签的标签权重，并将录入的角色保存有特长标签权重的角色组；每一个角色还配置有一个添加位，可以对角色的特长标间进行添加、修改和删除。
3.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S2中，客户登录工作平台发布任务申请，申请信息包括任务内容、任务时长、任务要求、任务预算和任务注意事项。
4.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S3中，工作平台需要根据客户发布的任务请求进行关键字提取生成任务类型、任务参数以及对应的任务标签。
5.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S4中，评判等级分为五级评判标准。
6.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S5中，人力资源成本评估体系匹配完成任务的人员信息步骤如下：
步骤S51：根据接收任务请求提取的关键字，在角色数据库特长标签中获取与任务关键字之间匹配度在预设匹配范围内的角色信息；
步骤S52：按照匹配度从高到低的顺序，将角色信息进行排序；
步骤S53：结合角色值班表对工作有冲突的角色进行剔除，得到匹配角色组；
步骤S54：向角色组成员的工作平台发送任务详情，角色确认后匹配任务完成。
7.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S6中，定价网络模型训练步骤如下：
步骤S61：获取历史任务完成数据库，针对关键字建立训练样本集；
步骤S62：根据各个评估指标按照多级评判等级进行区间划分，进行归一化处理，将其置于（0,1）区间，利用均匀随机数在各级指标变化区间，内插随机产生100个指标样本值；
步骤S63：将训练样本集输入定价网络模型，进行定价网络模型的学习训练；
步骤S64：随机获取历史任务完成数据库的数据作为测试样本集，对定价网络模型进行测试。
8.根据权利要求1所述的一种基于工作平台的人力资源成本评估及定价模型训练方法，其特征在于，所述步骤S8之后，每当任务执行完成经过客户确认后，工作平台将任务完成信息添加至历史任务完成数据库，用以丰富训练定价网络模型的样本集。
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