一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法

摘要

本发明涉及一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法，具体包括以下步骤：S1、获取目标引进组织和考虑引进的多个目标引进人才；S2、分别采集目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据；S3、从目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据中提取出引进指标关键词，根据提取出的多个引进指标关键词计算得到人才可引进指数。与现有技术相比，本发明具有弥补现有技术中缺少客观要素的定量匹配评价指标的不足，有效提高引进人才匹配结果的精准性等优点。

说明书

技术领域

本发明涉及人才引进评价技术领域，尤其是涉及一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法。

背景技术

人才流动是指人才在组织间的流动或从一种工作状态到另一种工作状态的变化，工作状态可以根据工作的岗位、工作的地点、职业的性质、服务的对象及其性质等因素来确定。人才流动是人才调节的一种基本形式，是调整人才社会结构，充分发挥人才潜能必不可少的重要环节。人力资源作为社会生产中的一种重要资源，必须进行有序的流动。只有人才流动起来，才能实现人力资源的合理配置，才能提高人力资源的使用率。随着经济和社会的发展，人才流动选择的途径有很多：有网络招聘、招聘会、报纸电视、熟人介绍、职业经纪人等。影响人才流动的因素主要有：产业结构的调整、科学技术的发展、专业的更新、经济发展的要求、人才竞争的状况以及人才结构的调整等。

人才流动有合理与非合理、正向与逆向流动之分。符合社会经济发展需要的人才流动都可称为合理、正向的流动、反之则是非合理、逆向的流动。人才流动的合理有效，取决于流动人才与引进机构或学科的匹配度。机构或学科引进人才的匹配度高，有利于引进人才的发展，也有利于机构或学科的发展。

目前评价引进人才考察方法主要有基于人与组织匹配的人才流动评价、基于环境匹配的人才流动评价。基于人与组织匹配的人才流动评价，通过对人才与组织的匹配状况和人才流动倾向的分析，揭示了组织与人才的一致性匹配和补偿性匹配对人才的流动的影响；基于环境匹配的人才流动评价以人与环境匹配理论，分析环境的经济、文化、气氛、价值观、目标、规范，环境的社会生活供给、财政、职业发展空间、工作任务、人际关系与人才需求的补偿性匹配则对人才流动的影响。

目前的引进人才匹配评价方式，基本为定性评价、主观性评价，缺少客观要素的定量匹配评价指标。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺少客观要素的定量匹配评价指标导致人才匹配结果精准性不高的缺陷而提供一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法，具体包括以下步骤：

S1、获取目标引进组织和考虑引进的多个目标引进人才；

S2、分别采集所述目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据；

S3、从目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据中提取出引进指标关键词，根据提取出的多个引进指标关键词计算得到人才可引进指数。

所述目标引进组织的客观指标数据的类型包括科技政策、科技投入、创业基金、研究成果、科研项目、招聘信息和地理信息。

所述目标引进人才的客观指标数据的类型包括活动轨迹、任职机构、国籍户籍、研究成果、科研项目、身份信息和求职要求。

所述客观指标数据通过大数据技术搜索进行采集。

所述目标引进组织具体为学科或机构，相应的类型包括高校、科研单位和企业。

所述目标引进人才的类型包括教师、研究员和企业技术骨干。

所述步骤S3中计算人才可引进指数具体包括以下步骤：

S301、根据预设的关键词分值对提取出的引进指标关键词进行赋值；

S302、根据引进指标关键词对应的权值分别计算得到目标引进人才中每个引进指标关键词的加权分值和目标引进组织中每个引进指标关键词的加权分值；

S303、以目标引进人才的引进指标关键词作为词源，目标引进组织的引进指标关键词作为对比词，计算每个词源对于对比词的相似度分值；

S304、所述每个词源与对比词的加权分值和相似度分值相乘，并根据词源的总数进行求和，得到相应目标引进人才的人才可引进指数；

S305、将目标引进人才之间的人才可引进指数进行排序，得到最佳引进人才。

所述引进指标关键词对应的权值的取值范围为0～1。

所述引进指标关键词对应的权值根据引进指标关键词的重要程度进行赋值。

所述相似度分值具体通过语义相似度算法计算得到。

所述关键词分值和相似度分值均为自然数。

所述步骤S305中人才可引进指数进行降序排列，将排序第一位对应的目标引进人才作为最佳引进人才。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明应用大数据技术分别采集目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据，进行分类和关键词提取，然后对引进人才的要求，对客观指标数据中的引进指标关键词进行加权，并应用人工智能语义相似度计算方法计算目标引进人才和目标引进组织的引进指标关键词之间的相似度分值，得到人才可引进指数，对引进人才进行精准匹配，弥补了现有技术中缺少客观要素的定量匹配评价指标的不足，有效提高了引进人才匹配结果的精准性。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

如图1所示，一种用于引进人才匹配的人才可引进指数控制方法，具体包括以下步骤：

S1、获取目标引进组织和考虑引进的多个目标引进人才；

S2、分别采集目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据；

S3、从目标引进人才和目标引进组织的客观指标数据中提取出引进指标关键词，根据提取出的多个引进指标关键词计算得到人才可引进指数。

目标引进组织的客观指标数据的类型包括科技政策、科技投入、创业基金、研究成果、科研项目、招聘信息和地理信息。

目标引进人才的客观指标数据的类型包括活动轨迹、任职机构、国籍户籍、研究成果、科研项目、身份信息和求职要求。

客观指标数据通过大数据技术搜索进行采集。

目标引进组织具体为学科或机构，相应的类型包括高校、科研单位和企业。

目标引进人才的类型包括教师、研究员和企业技术骨干。

步骤S3中计算人才可引进指数具体包括以下步骤：

S301、根据预设的关键词分值对提取出的引进指标关键词进行赋值；

S302、根据引进指标关键词对应的权值分别计算得到目标引进人才中每个引进指标关键词的加权分值和目标引进组织中每个引进指标关键词的加权分值；

S303、以目标引进人才的引进指标关键词作为词源，目标引进组织的引进指标关键词作为对比词，计算每个词源对于对比词的相似度分值；

S304、每个词源与对比词的加权分值和相似度分值相乘，并根据词源的总数进行求和，得到相应目标引进人才的人才可引进指数；

S305、将目标引进人才之间的人才可引进指数进行排序，得到最佳引进人才。

引进指标关键词对应的权值的取值范围为0～1。

引进指标关键词对应的权值根据引进指标关键词的重要程度进行赋值。

本实施例中，目标引进人才与目标引进组织的引进指标关键词的数量不同，目标引进组织的引进指标关键词为20个，目标引进人才的引进指标关键词为10个。

相似度分值具体通过语义相似度算法计算得到。

关键词分值和相似度分值均为自然数。

本实施例中，目标引进人才的每个引进指标关键词的关键词分值为100分，目标引进组织的每个引进指标关键词的关键词分值为100分，相似度分值的数值范围为0到100。

步骤S305中人才可引进指数进行降序排列，将排序第一位对应的目标引进人才作为最佳引进人才。

此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。