摘要
本发明公开了一种基于员工职业行为数据驱动的胜任力提取和评估方法,首先收集员工职业行为数据并提取与胜任力相关的行为特征,得到特征集,然后构建胜任力要素模型,定义胜任力要素的层次结构,细粒度反馈模型进行精细化评估,并应用自我反思机制和强化学习算法进行优化,再对层次结构的总胜任力要素集合进行动态调整,最后基于实时的胜任力要素模型和细粒度反馈模型,对每个员工的胜任力进行实时评估。本发明确保了员工胜任力评估结果的精准性和一致性,解决了目前员工胜任力评估结果不准确,评估效率差的问题。
技术关键词
层次化语义
强化学习算法
职业
员工胜任力评估
代表
数据
层次分析法
层级
控制权
识别员工
统计学方法
机器学习算法
动态
定义
聚类算法
自然语言
机制
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