CN114693113A - 工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质，本公开涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理领域，可以员工协同关系识别的场景。具体实现方案为：获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据，协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数；对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次；从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次；基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度。上述方法既确保了工作协同度的准确性和客观性，又降低工作成本。

Description

工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理领域，可以员工协同关系识别的场景。
背景技术
通过获取员工之间的工作协同关系，能够清楚地了解员工当前的工作情况，便于人力资源的管理。在相关技术中，可以通过调查问卷的方式直接询问员工与其他人之间的工作协同关系，这种方式的实施难度较大、成本较高且结果不够准确；此外，还可以通过分析员工之间的沟通数据来确定的工作协同关系，然而，沟通数据除了包含工作内容外，还可能包括生活和娱乐类的内容，这会影响工作协同关系的准确性。
发明内容
本公开提供了一种工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质。
根据本公开的第一方面，提供了一种工作协同度的计算方法，包括：
获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据，其中，协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数；
对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次；
从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次；
基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度。
根据本公开的第二方面，提供了一种工作协同度的计算装置，包括：
协同数据获取模块，用于获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据，其中，协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数；
参考频次确定模块，用于对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次；
目标频次确定模块，用于从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次；
协同度计算模块，用于基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面提供的工作协同度的计算方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面提供的工作协同度的计算方法。
根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面提供的工作协同度的计算方法。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本公开提供的技术方案带来的有益效果是：
在本公开的技术方案中，使用员工之间的多个协同方式的协同频次为依据，自动地计算员工之间的工作协同度，避免了以单一的沟通数据计算的协同度结果的失真，确保了工作协同度的准确性和客观性，同时也提供了工作协同度的计算效率，降低工作成本。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1示出了本公开实施例提供的一种工作协同度的计算方法的流程示意图；
图2示出了本公开实施例提供的另一种工作协同度的计算方法的流程示意图；
图3示出了本公开实施例提供的一种工作协同度的计算装置示意图；
图4示出了可以用来实施本公开实施例提供的工作协同度的计算方法的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
通过获取员工之间的工作协同关系，能够清楚地了解员工当前的工作情况，便于人力资源的管理。在相关技术中，可以通过调查问卷的方式直接询问员工与其他人之间的工作协同关系，这种方式的实施难度较大、成本较高且结果不够准确；此外，还可以通过分析员工之间的沟通数据来确定的工作协同关系，然而，沟通数据除了包含工作内容外，还可能包括生活和娱乐类的内容，这会影响工作协同关系的准确性。
本公开实施例提供的工作协同度的计算方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。
图1示出了本公开实施例提供的一种工作协同度的计算方法的流程示意图，如图1所示，该方法主要可以包括以下步骤：
S110：获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据。
协同就是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，一致地完成某一目标的过程。在本公开实施例中，员工之间可以通过多种协同方式对工作项目进行协同，每种协同方式的协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数。可以理解，协同数据中可以包含协同频次对应的发生协同行为的两个员工，还可以包括协同频次对应的协同行为的发生时间，该发生时间可以被看作是协同频次的采集时间。可以理解，本公开实施例可以监测员工的协同行为，从而实时收集并存储协同数据，以便在步骤S110调取协同数据。
这里，多种协同方式可以包括信息沟通类协同、工作研发类协同和工作总结类协同。信息沟通类协同可以是员工通过即时通讯应用、邮件和会议等方式对工作项目进行协同，例如，员工1向员工2发送了一封电子邮件，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为。工作研发类协同可以是员工完成工作项目中的一项任务，以程序开发的场景为例，员工1向一个工作项目的代码库中上传代码之后，即表示员工1向工作项目中的其它员工发起了一次协同行为。工作总结类协同可以是员工之间对工作进度进行总结或评价，具体来说，工作总结类协同可以包括员工进行OKR(Objectivesand Key Results，即目标与关键成果法)对齐和周报评价等；例如，员工1向员工2进行一次OKR对齐，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为，或者，员工1评价一次员工2的周报，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为。
S120：对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次。
预设处理可以包括对协同频次进行筛选、去重和转换等，这里，预设处理还可以是对至少部分的协同频次进行缩小。
如前文所述，协同数据包含协同频次对应的协同行为的发生时间，该发生时间可以被看作是协同频次的采集时间，也就是说，协同频次具有时间属性。具体地，每个协同频次为一个员工在一个采集周期内向另一个员工发起协同行为的次数。本公开实施例在对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理时，可以针对每种协同方式的协同数据包含的每个协同频次，基于协同方式的类型，确定协同方式的协同频协对应的衰减函数，之后基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的参考协同频次，从而得到每种协同方式的各个参考协同频次。
可以理解，协同频次的采集周期距离当前时间的远近程度，会影响协同频次对员工之间的工作协同度的参考价值，基于协同频次的采集周期距离对协同频次进行调整，可以为员工之间的工作协同度的计算过程提供更加客观准确的依据，确保工作协同度的计算结果的准确性。这里，协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与协同频次和对应的参考协同频次的比值呈正相关。可以理解，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次与对应的参考协同频次的比值越大。也就是说，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次对员工之间的工作协同度的参考价值越小，协同频次需要被调整为更小的参考协同频次。
可选地，预设处理还可以包括对各协同方式的中间协同频次的量纲进行归一化。具体地，基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的中间协同频次，即将相乘得到的结果作为每种协同方式的各个中间协同频次；之后将每种协同方式的各个中间协同频次的量纲归一化到预设量纲，得到每种协同方式的各个参考协同频次。这里，协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与协同频次和对应的参考协同频次的比值呈正相关。可以理解，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次与对应的中间协同频次的比值越大。也就是说，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次对员工之间的工作协同度的参考价值越小，协同频次需要被调整为更小的中间协同频次。
S130：从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次。
S140：基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度。
在步骤S140中，可以对各协同方式的目标协同频次进行预设的运算，将得到的运算结果确定为第一员工针对第二员工的工作协同度。本公开实施例在基于每种协同方式的目标协同频次计算第一员工针对第二员工的工作协同度时，可以基于每种协同方式的目标协同频次计算第一员工针对第二员工对应于每种协同方式的子协同度，之后将各个协同方式的子协同度相加以得到第一协同度，然后将第一协同度作为第一员工针对第二员工的工作协同度。
本公开实施例提供的工作协同度的计算方法，使用员工之间的多个协同方式的协同频次为依据，自动地计算员工之间的工作协同度，避免了以单一的沟通数据计算的协同度结果的失真，确保了工作协同度的准确性和客观性，同时也提供了工作协同度的计算效率，降低工作成本。
图2示出了本公开实施例提供的另一种工作协同度的计算方法的流程示意图，如图2所示，该方法主要可以包括以下步骤：
S210：获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据。
协同就是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，一致地完成某一目标的过程。在本公开实施例中，员工之间可以通过多种协同方式对工作项目进行协同，每种协同方式的协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数。可以理解，协同数据中可以包含协同频次对应的发生协同行为的两个员工，还可以包括协同频次对应的协同行为的发生时间，该发生时间可以被看作是协同频次的采集时间。
这里，多种协同方式可以包括信息沟通类协同、工作研发类协同和工作总结类协同。信息沟通类协同可以是员工通过即时通讯应用、邮件和会议等方式对工作项目进行协同，例如，员工1向员工2发送了一封电子邮件，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为。工作研发类协同可以是员工完成工作项目中的一项任务，以程序开发的场景为例，员工1向一个工作项目的代码库中上传代码之后，即表示员工1向工作项目中的其它员工发起了一次协同行为。工作总结类协同可以是员工之间对工作进度进行总结或评价，具体来说，工作总结类协同可以包括员工进行OKR(Objectivesand Key Results，即目标与关键成果法)对齐和周报评价等；例如，员工1向员工2进行一次OKR对齐，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为，或者，员工1评价一次员工2的周报，即表示员工1向员工2发起了一次协同行为。
S220：针对每种协同方式的协同数据包含的每个协同频次，基于协同方式的类型，确定协同方式的协同频协对应的衰减函数。
如前文所述，协同数据包含协同频次对应的协同行为的发生时间，该发生时间可以被看作是协同频次的采集时间，也就是说，协同频次具有时间属性。具体地，每个协同频次为一个员工在一个采集周期内向另一个员工发起协同行为的次数。
可以理解，协同频次的采集周期距离当前时间的远近程度，会影响协同频次对员工之间的工作协同度的参考价值，基于协同频次的采集周期距离对协同频次进行调整，可以为员工之间的工作协同度的计算过程提供更加客观准确的依据，确保工作协同度的计算结果的准确性。这里，协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与协同频次和对应的参考协同频次的比值呈正相关。可以理解，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次与对应的参考协同频次的比值越大。也就是说，协同频次的采集周期距离当前时间越远，协同频次对员工之间的工作协同度的参考价值越小，协同频次需要被调整为更小的参考协同频次。
协同方式按照类型可以分为信息沟通类协同、工作研发类协同和工作总结类协同等。信息沟通类协同的发生频率较大，可以采用指数衰减函数或分段衰减函数来计算协同频次对应的中间协同频次；工作研发类协同和工作总结类协同的发生频率较小，可以采用分段线性衰减函数来计算协同频次对应的中间协同频次。以分段衰减函数为例，其函数表达式如下：
当|t|<t1时，Nt＝N0(e-k(|t|+l))；当|t|>t1时，
Figure BDA0003570645530000071
其中，N0为采集周期为t的协同频次，Nt为采集周期为t的协同频次对应的中间协同频次，t1为在当前时间之前的一个预设的时间节点。
S230：基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的中间协同频次，得到每种协同方式的各个中间协同频次。
S240：将每种协同方式的各个中间协同频次的量纲归一化到预设量纲，得到每种协同方式的各个参考协同频次。
这里，各个协同方式对应的预设量纲可以是相同的，例如，可以将各协同方式的中间协同频次归一化到0-1这一量纲中，以便基于相同量纲的参考协同频次更加准确地计算员工之间的工作协同度。可以理解，可以将中间协同频次进行统一的放大或缩小，使得协同频次的量纲归一化到预设量纲。这里，如果某一协同方式的中间协同频次出现极端值，可以通过如下的方式对中间协同频次的量纲进行归一化：
若St<qv:
Figure BDA0003570645530000081
若St≥qv:
Figure BDA0003570645530000082
在上述公式中，St是一个协同方式的一个中间协同频次；
Mt是中间协同频次对应的参考协同频次；
qt是协同方式的中间协同频次数量的预设的分位数(例如0.85分位)；
qv是预设的分位数对应的值(0.85分位对应的值是70)；
Figure BDA0003570645530000083
Smin是一个协同方式的中间协同频次中的最小中间协同频次，Smax是一个协同方式的中间协同频次中的最小中间协同频次。
S250：从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次。
可以理解，步骤S250可以筛选第一员工与第二员工之间的协同行为的多种目标协同频次，如前文所述，协同方式按照类型可以分为信息沟通类协同、工作研发类协同和工作总结类协同，因此步骤S250可以筛选第一员工与第二员工之间的协同行为的3种目标协同频次。具体地，在步骤S250中，可以筛选信息沟通类协同对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次、工作研发类协同对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次、工作总结类协同对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次。其中，每种协同方式的目标协同频次包括主动协同频次和被动协同频次，主动协同频次为第一员工向第二员工发起协同行为的次数，被动协同频次为第二员工向第一员工发起协同行为的次数。
S260：基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工对应于每种协同方式的子协同度。
上述步骤S250可以筛选第一员工与第二员工之间的协同行为的多种目标协同频次，例如，信息沟通类协同的目标协同频次、工作研发类协同的目标协同频次和工作总结类协同的目标协同频次。基于每种协同方式的目标协同频次可以计算第一员工针对第二员工对应于一个子协同度，从而得到第一员工针对第二员工的多个子协同度。
如前文所述，每种协同方式的目标协同频次包括主动协同频次和被动协同频次，这里可以基于每种协同方式对应的主动协同频次和被动协同频次，来计算第一员工针对第二员工对应于每种协同方式的子协同度。可选地，本公开实施例可以通过以下公式计算第一员工针对第二员工对应于一种协同方式的子协同度：D＝W1+aW2+bW12。
在上述公式中，D为第一员工针对第二员工对应于一种协同方式的子协同度，W1为一种协同方式的目标协同频次中的主动协同频次之和，W2为一种协同方式的目标协同频次中的被动协同频次之和，W12为主动协同频次之和和被动协同频次之和的比值，a和b为预设的权重。可以理解，员工之间的协同可能是不对称的，以第一员工和第二员工为例，第一员工向第二员工发起协同行为的次数与第二员工向第一员工发起协同行为的次数可能是不同的，本公开实施例区分出主动协同频次和被动协同频次，通过主动协同频次和被动协同频次来计算第一员工针对第二员工对应于一种协同方式的子协同度，确保计算结果的客观性和准确性。
S270：将各个协同方式的子协同度相加以得到第一协同度，将第一协同度作为第一员工针对第二员工的工作协同度。
可选地，本公开实施例还可以确定每个协同方式的子协同度对应的权重系数，基于每个协同方式的子协同度对应的权重系数，对各个协同方式的子协同度进行加权求和以得到第一协同度。这里，每个协同方式的子协同度对应的权重系数可以根据实际情况预先配置。在此需要说明的是，员工以信息沟通类协同的方式进行协同时，交流的内容并不完全是工作内容，并且交流的内容可能会设计到隐私，因此可以将信息沟通类协同的子协同度对应的权重系数设置为较小的值，将工作研发类协同和工作总结类协同的子协同度对应的权重系数设置为较大的值。这里，可以计算每个协同方式的子协同度对应的权重系数的乘积，将各乘积的相加得到到第一协同度。
可选地，在得到第一员工针对第二员工的第一协同度之后，还可以继续计算第一员工针对第二员工的其他维度的协同度，基于第一协同度和其他维度的协同度来计算第一员工针对第二员工的工作协同度。例如，本公开实施例可以确定第一员工与第二员工的至少一个共有特征信息，基于至少一个共有特征信息确定第一员工针对第二员工的至少一个共有协同度，之后对第一协同度和至少一个共有协同度进行求和，从而得到第一员工针对第二员工的工作协同度。本公开实施例通过计算第一员工针对第二员工的多个维度的协同度，确定最终的工作协同度，确保了工作协同度的客观性和准确性，避免单一维度信息导致协同度结果出现较大偏差。
可选地，至少一个共有协同度包括第二协同度，至少一个共有特征信息包括第一员工与第二员工之间的协同行为对应的协同方式的种类。具体地，本公开实施例可以确定第一员工与第二员工之间的协同行为对应的协同方式的种类，基于该种类确定第一员工针对第二员工的第二协同度。可以理解，第一员工与第二员工之间的协同行为对应的协同方式的种类越多，第一员工针对第二员工的第二协同度的值越大。如前文所述，协同方式可以包括信息沟通类协同、工作研发类协同和工作总结类协同等。如果第一员工与第二员工仅通过上述其中一种协同方式发生协同行为，则确定第一员工针对第二员工的第二协同度较小(如0.2)；如果第一员工与第二员工仅通过上述三种协同方式发生协同行为，则确定第一员工针对第二员工的第二协同度较大(如0.8)。
可选地，至少一个共有协同度包括第三协同度，至少一个共有特征信息包括第一员工与第二员工的共同协同人数量。本公开实施例可以确定第一员工与第二员工的共同协同人数量，基于共同协同人数量确定第一员工针对第二员工的第三协同度。可以理解，第一员工与第二员工的共同协同人数量越大，第一员工针对第二员工的第三协同度的值越大。在此需要说明的是，第一员工与第二员工的共同协同人，是指与第一员工和第二员工均发生过协同行为的人员。可以理解，第一员工与第二员工的共同协同人数量越大，则表明第一员工和第二员工之间的工作关系越紧密，从而可以确定第一员工针对第二员工的第三协同度的值应该越大。这里，共同协同人数量与第三协同度之间的计算关系可以基于实际的设计需要而定，例如，可以将共同协同人数量与一个预设比例的乘积，作为第三协同度。
可选地，至少一个共有协同度包括第四协同度，至少一个共有特征信息包括第一员工与第二员工的共同社区数量。本公开实施例可以确定第一员工与第二员工的共同社区数量，基于共同社区数量确定第一员工针对第二员工的第四协同度。可以理解，第一员工与第二员工的共同社区数量越大，第一员工针对第二员工的第四协同度的值越大。在此需要说明的是，第一员工与第二员工的共同社区，是指与第一员工和第二员工均已加入的社区。可以理解，第一员工与第二员工的共同社区数量越大，则表明第一员工和第二员工之间的工作关系越紧密，从而可以确定第一员工针对第二员工的第四协同度的值应该越大。这里，共同社区数量与第四协同度之间的计算关系可以基于实际的设计需要而定，例如，可以将共同社区数量与一个预设比例的乘积，作为第四协同度。
基于与上述的工作协同度的计算方法相同的原理，本公开实施例提供了一种工作协同度的计算装置，图3示出了本公开实施例提供的一种工作协同度的计算装置的示意图。如图3所示，工作协同度的计算装置300包括协同数据获取模块310、参考频次确定模块320、目标频次确定模块330和协同度计算模块340。
协同数据获取模块310用于获取多种协同方式中每种协同方式的协同数据，其中，协同数据包含至少一个协同频次，每个协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数。
参考频次确定模块320用于对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次。
目标频次确定模块330用于从每种协同方式的参考协同频次中，筛选每种协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次。
协同度计算模块340用于基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度。
本公开实施例提供的工作协同度的计算装置，使用员工之间的多个协同方式的协同频次为依据，自动地计算员工之间的工作协同度，避免了以单一的沟通数据计算的协同度结果的失真，确保了工作协同度的准确性和客观性，同时也提供了工作协同度的计算效率，降低工作成本。
在本公开实施例中，每个协同频次为一个员工在一个采集周期内向另一个员工发起协同行为的次数；
参考频次确定模块320在用于对每种协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种协同方式的参考协同频次时，具体用于：
针对每种协同方式的协同数据包含的每个协同频次，基于协同方式的类型，确定协同方式的协同频协对应的衰减函数
基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的参考协同频次，得到每种协同方式的各个参考协同频次。
在本公开实施例中，协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与协同频次和对应的参考协同频次的比值呈正相关。
在本公开实施例中，参考频次确定模块320在用于基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的参考协同频次，得到每种协同方式的各个参考协同频次时，具体用于：
基于每个协同频次、协同频次的采集周期和衰减函数，计算协同频次对应的中间协同频次，得到每种协同方式的各个中间协同频次；
将每种协同方式的各个中间协同频次的量纲归一化到预设量纲，得到每种协同方式的各个参考协同频次。
在本公开实施例中，协同度计算模块340在用于基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工的工作协同度时，具体用于：
基于每种协同方式的目标协同频次，计算第一员工针对第二员工对应于每种协同方式的子协同度；
将各个协同方式的子协同度相加以得到第一协同度；
将第一协同度作为第一员工针对第二员工的工作协同度。
在本公开实施例中，每种协同方式的目标协同频次包括主动协同频次和被动协同频次，主动协同频次为第一员工向第二员工发起协同行为的次数，被动协同频次为第二员工向第一员工发起协同行为的次数。
在本公开实施例中，协同度计算模块340用于通过以下公式计算第一员工针对第二员工对应于一种协同方式的子协同度：
D＝W1+aW2+bW12；
D为第一员工针对第二员工对应于一种协同方式的子协同度，W1为一种协同方式的目标协同频次中的主动协同频次之和，W2为一种协同方式的目标协同频次中的被动协同频次之和，W12为主动协同频次之和和被动协同频次之和的比值，a和b为预设的权重。
在本公开实施例中，协同度计算模块340在用于将各个协同方式的子协同度相加以得到第一协同度时，具体用于：
确定每个协同方式的子协同度对应的权重系数；
基于每个协同方式的子协同度对应的权重系数，对各个协同方式的子协同度进行加权求和以得到第一协同度。
在本公开实施例中，协同度计算模块340在用于将第一协同度作为第一员工针对第二员工的工作协同度时，具体用于：
确定第一员工与第二员工的至少一个共有特征信息；
基于至少一个共有特征信息确定第一员工针对第二员工的至少一个共有协同度；
对第一协同度和至少一个共有协同度进行求和，得到第一员工针对第二员工的工作协同度。
在本公开实施例中，至少一个共有协同度包括第二协同度；
协同度计算模块340在用于确定第一员工与第二员工的至少一个共有特征信息时，具体用于包括：确定第一员工与第二员工之间的协同行为对应的协同方式的种类；
协同度计算模块340在用于基于至少一个共有特征信息确定第一员工针对第二员工的至少一个共有协同度时，具体用于：基于种类确定第一员工针对第二员工的第二协同度，其中，种类越多，第二协同度的值越大。
在本公开实施例中，至少一个共有协同度包括第三协同度；
协同度计算模块340在用于确定第一员工与第二员工的至少一个共有特征信息时，具体用于：确定第一员工与第二员工的共同协同人数量；
协同度计算模块340在用于基于至少一个共有特征信息确定第一员工针对第二员工的至少一个共有协同度时，具体用于：基于共同协同人数量确定第一员工针对第二员工的第三协同度，其中，共同协同人数量越大，第三协同度的值越大。
在本公开实施例中，至少一个共有协同度包括第四协同度；
协同度计算模块340在用于确定第一员工与第二员工的至少一个共有特征信息时，具体用于包括：确定第一员工与第二员工的共同社区数量；
协同度计算模块340在用于基于至少一个共有特征信息确定第一员工针对第二员工的至少一个共有协同度时，具体用于：基于共同社区数量确定第一员工针对第二员工的第四协同度，其中，共同社区数量越大，第四协同度的值越大。
可以理解的是，本公开实施例中的工作协同度的计算装置的上述各模块具有实现上述的工作协同度的计算方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述工作协同度的计算装置的各模块的功能描述具体可以参见上述的工作协同度的计算方法的对应描述，在此不再赘述。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图4所示，设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种协同方式的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如工作协同度的计算方法。例如，在一些实施例中，工作协同度的计算方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的工作协同度的计算方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行工作协同度的计算方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种工作协同度的计算方法，包括：
获取多种协同方式中每种所述协同方式的协同数据，其中，所述协同数据包含至少一个协同频次，每个所述协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数；
对每种所述协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种所述协同方式的参考协同频次；
从每种所述协同方式的参考协同频次中，筛选每种所述协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次；
基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度。
2.根据权利要求1所述的方法，每个所述协同频次为一个员工在一个采集周期内向另一个员工发起协同行为的次数；
所述对每种所述协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种所述协同方式的参考协同频次，包括：
针对每种所述协同方式的协同数据包含的每个协同频次，基于所述协同方式的类型，确定所述协同方式的协同频协对应的衰减函数；
基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的参考协同频次，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次。
3.根据权利要求2所述的方法，所述协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与所述协同频次和对应的所述参考协同频次的比值呈正相关。
4.根据权利要求2所述的方法，所述基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的参考协同频次，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次，包括：
基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的中间协同频次，得到每种所述协同方式的各个中间协同频次；
将每种所述协同方式的各个中间协同频次的量纲归一化到预设量纲，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度，包括：
基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工对应于每种所述协同方式的子协同度；
将各个所述协同方式的子协同度相加以得到第一协同度；
将所述第一协同度作为所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度。
6.根据权利要求5所述的方法，每种所述协同方式的目标协同频次包括主动协同频次和被动协同频次，所述主动协同频次为所述第一员工向所述第二员工发起协同行为的次数，所述被动协同频次为所述第二员工向所述第一员工发起协同行为的次数。
7.根据权利要求6所述的方法，通过以下公式计算所述第一员工针对所述第二员工对应于一种所述协同方式的子协同度：
D＝W1+aW2+bW12；
D为所述第一员工针对所述第二员工对应于一种所述协同方式的子协同度，W1为一种所述协同方式的目标协同频次中的主动协同频次之和，W2为一种所述协同方式的目标协同频次中的被动协同频次之和，W12为所述主动协同频次之和和所述被动协同频次之和的比值，a和b为预设的权重。
8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将各个所述协同方式的子协同度相加以得到第一协同度，包括：
确定每个所述协同方式的子协同度对应的权重系数；
基于每个所述协同方式的子协同度对应的权重系数，对各个所述协同方式的子协同度进行加权求和以得到第一协同度。
9.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述第一协同度作为所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度，包括：
确定所述第一员工与所述第二员工的至少一个共有特征信息；
基于所述至少一个共有特征信息确定所述第一员工针对所述第二员工的至少一个共有协同度；
对所述第一协同度和所述至少一个共有协同度进行求和，得到所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度。
10.根据权利要求9所述的方法，所述至少一个共有协同度包括第二协同度；
所述确定所述第一员工与所述第二员工的至少一个共有特征信息，包括：确定所述第一员工与所述第二员工之间的协同行为对应的所述协同方式的种类；
所述基于所述至少一个共有特征信息确定所述第一员工针对所述第二员工的至少一个共有协同度，包括：基于所述种类确定所述第一员工针对所述第二员工的第二协同度，其中，所述种类越多，所述第二协同度的值越大。
11.根据权利要求9所述的方法，所述至少一个共有协同度包括第三协同度；
所述确定所述第一员工与所述第二员工的至少一个共有特征信息，包括：确定所述第一员工与所述第二员工的共同协同人数量；
所述基于所述至少一个共有特征信息确定所述第一员工针对所述第二员工的至少一个共有协同度，包括：基于所述共同协同人数量确定所述第一员工针对所述第二员工的第三协同度，其中，所述共同协同人数量越大，所述第三协同度的值越大。
12.根据权利要求9所述的方法，所述至少一个共有协同度包括第四协同度；
所述确定所述第一员工与所述第二员工的至少一个共有特征信息，包括：确定所述第一员工与所述第二员工的共同社区数量；
所述基于所述至少一个共有特征信息确定所述第一员工针对所述第二员工的至少一个共有协同度，包括：基于所述共同社区数量确定所述第一员工针对所述第二员工的第四协同度，其中，所述共同社区数量越大，所述第四协同度的值越大。
13.一种工作协同度的计算装置，包括：
协同数据获取模块，用于获取多种协同方式中每种所述协同方式的协同数据，其中，所述协同数据包含至少一个协同频次，每个所述协同频次为一个员工向另一个员工发起协同行为的次数；
参考频次确定模块，用于对每种所述协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种所述协同方式的参考协同频次；
目标频次确定模块，用于从每种所述协同方式的参考协同频次中，筛选每种所述协同方式对应于第一员工与第二员工之间的协同行为的目标协同频次；
协同度计算模块，用于基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度。
14.根据权利要求13所述的装置，每个所述协同频次为一个员工在一个采集周期内向另一个员工发起协同行为的次数；
所述参考频次确定模块在用于对每种所述协同方式的协同数据包含的协同频次进行预设处理，得到每种所述协同方式的参考协同频次时，具体用于：
针对每种所述协同方式的协同数据包含的每个协同频次，基于所述协同方式的类型，确定所述协同方式的协同频协对应的衰减函数；
基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的参考协同频次，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次。
15.根据权利要求14所述的装置，所述协同频次的采集周期距离当前时间的时间长度，与所述协同频次和对应的所述参考协同频次的比值呈正相关。
16.根据权利要求2所述的装置，所述参考频次确定模块在用于基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的参考协同频次，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次时，具体用于：
基于每个所述协同频次、所述协同频次的采集周期和衰减函数，计算所述协同频次对应的中间协同频次，得到每种所述协同方式的各个中间协同频次；
将每种所述协同方式的各个中间协同频次的量纲归一化到预设量纲，得到每种所述协同方式的各个参考协同频次。
17.根据权利要求13所述的装置，其中，所述协同度计算模块在用于基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度时，具体用于：
基于每种所述协同方式的目标协同频次，计算所述第一员工针对所述第二员工对应于每种所述协同方式的子协同度；
将各个所述协同方式的子协同度相加以得到第一协同度；
将所述第一协同度作为所述第一员工针对所述第二员工的工作协同度。
18.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-12中任一项所述的方法。
19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-12中任一项所述的方法。
20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-12中任一项所述的方法。
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