基于融合多源异构数据的员工离职画像模型构建方法

本发明涉及人力资源管理技术领域，公开了基于融合多源异构数据的员工离职画像模型构建方法，包括收集员工的基本属性数据和行为日志数据，设置员工初始离职风险等级，构建多维度员工行为画像，根据行为画像修正离职风险等级形成第二离职风险等级；采集员工文本数据，构建情感词典、分析情感倾向、计算负面情绪密度；计算员工价值指数；根据第二离职风险等级、负面情绪密度和员工价值指数，形成综合离职风险得分，刻画离职风险矩阵，针对高风险高价值员工匹配个性化挽留方案。该发明能够全面分析员工离职风险，为企业制定精准的挽留策略提供决策支持。