基于深度学习的福利计划生成方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的福利计划生成方法及系统，应用于信息处理技术领域。方法包括：基于多个福利影响因素，确定各福利影响因素与待生成福利计划之间的相关性；基于各福利影响因素对应的相关性和各福利影响因素对应的历史福利关联数据，得到各福利影响因素对应的福利关联数据；将福利关联数据、各福利影响因素对应的相关性和历史福利计划数据输入训练完成的福利预测模型，获得福利计划的预测结果；福利预测模型为基于注意力机制的神经网络，福利预测模型基于各福利影响因素对应的相关性确定注意力机制的注意力权重，以基于注意力权重生成福利计划。本发明解决了企业福利计划生成准确性低和计划调整工作量大和时效性差的问题。