本發(fā)明涉及信息管理領(lǐng)域，具體是指一種技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中人才信息智能管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的進(jìn)步，在信息管理領(lǐng)域也有許多顯著的變化和創(chuàng)新，但對于人才對應(yīng)項(xiàng)目的系統(tǒng)鮮少有見，且一般的對應(yīng)方法存在匹配不精準(zhǔn)、過程緩慢的問題，人才信息與項(xiàng)目需求分散在不同系統(tǒng)中，缺乏有效的整合，導(dǎo)致難以準(zhǔn)確識別合適的人才，并且需要大量人工介入進(jìn)行篩選和審核，導(dǎo)致決策過程緩慢，延誤項(xiàng)目進(jìn)度；普通的對應(yīng)方法存在數(shù)據(jù)質(zhì)量低和決策失誤的問題，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)可能源于數(shù)據(jù)錄入錯誤、傳感器故障或測量誤差，如果不檢測和排除這些離群值，整體數(shù)據(jù)質(zhì)量會受到影響，導(dǎo)致分析結(jié)果的準(zhǔn)確性降低，另外錯誤匹配可能導(dǎo)致企業(yè)在不合適的人才或項(xiàng)目上投入大量資源，浪費(fèi)時間和金錢，從而影響整體運(yùn)營效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述情況，本發(fā)明提供了一種技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中人才信息智能管理系統(tǒng)，針對一般的對應(yīng)方法存在匹配不精準(zhǔn)、過程緩慢的問題，本發(fā)明在技能匹配模塊中將人才的個人信息和項(xiàng)目的特征信息結(jié)合成綜合向量，使用基于飛行軌跡的均值聚類算法對綜合向量進(jìn)行聚類分析，全面地反映每個人才的能力和適應(yīng)性，高維度的數(shù)據(jù)整合有助于在匹配時考慮更多的因素，從而提高匹配的精度，并且通過引入聚類，使得人才篩選過程自動化，減少了人力資源在人才匹配中的時間投入，進(jìn)而加速了項(xiàng)目啟動和實(shí)施的時間；針對普通的對應(yīng)方法存在數(shù)據(jù)質(zhì)量低和決策失誤的問題，本發(fā)明在技能匹配模塊中使用離群值檢測技術(shù)進(jìn)行確認(rèn)和分析，通過識別和排除異常值，確保數(shù)據(jù)集的完整性和準(zhǔn)確性，消除因數(shù)據(jù)錯誤或異常引起的誤匹配，保證系統(tǒng)分析結(jié)果的可靠性，企業(yè)更有效地分配人力資源和項(xiàng)目預(yù)算，從而實(shí)現(xiàn)更高效的資源配置和成本控制。

2、本發(fā)明提供的一種技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中人才信息智能管理系統(tǒng)，包括人才信息管理模塊、項(xiàng)目信息管理模塊、項(xiàng)目分析模塊和技能匹配模塊，具體包括以下內(nèi)容：

3、所述人才信息管理模塊收集人才的個人信息，包括姓名、聯(lián)系方式、學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)技能和領(lǐng)域，使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進(jìn)行存儲；

4、所述項(xiàng)目信息管理模塊記錄技術(shù)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目的基本信息，包括項(xiàng)目名稱、項(xiàng)目描述、項(xiàng)目需求、開始日期和結(jié)束日期，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲；

5、所述項(xiàng)目分析模塊根據(jù)項(xiàng)目描述和技術(shù)需求使用nlp進(jìn)行分析，得到技術(shù)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目分析報告，其中包括項(xiàng)目的技術(shù)細(xì)節(jié)、關(guān)鍵技能和執(zhí)行計劃；

6、所述技能匹配模塊根據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目分析報告與人才的個人信息進(jìn)行匹配，得到匹配結(jié)果。

7、進(jìn)一步的，所述技能匹配模塊根據(jù)分析報告與人才的個人信息進(jìn)行匹配，具體包括以下步驟：

8、步驟s1：數(shù)據(jù)預(yù)處理，從項(xiàng)目信息管理模塊和項(xiàng)目分析模塊中提取項(xiàng)目需求和技術(shù)細(xì)節(jié)，從人才信息管理模塊中提取人才的專業(yè)技能、工作經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域，將上述數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化操作后輸出至步驟s2；

9、步驟s2：特征提取，將步驟s1中輸出的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值化特征，形成向量表示，得到項(xiàng)目特征向量和人才特征向量；

10、步驟s3：數(shù)據(jù)分析，使用基于飛行軌跡的均值聚類算法進(jìn)行聚類分析，得到聚類結(jié)果；

11、步驟s4：異常檢測，分析聚類結(jié)果，識別異常的人才特征和項(xiàng)目需求，使用離群值檢測技術(shù)進(jìn)行確認(rèn)和分析，得到異常檢測結(jié)果；

12、步驟s5：匹配結(jié)果輸出，根據(jù)聚類結(jié)果生成匹配列表，列出與項(xiàng)目需求相匹配的人才信息。

13、進(jìn)一步的，在步驟s3中使用基于飛行軌跡的均值聚類算法進(jìn)行聚類分析，具體包括以下步驟：

14、步驟s31：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，從步驟s2提取項(xiàng)目特征向量和人才特征向量，將項(xiàng)目特征向量與人才特征向量結(jié)合成一個綜合向量，整合為綜合人才數(shù)據(jù)集，其中每個數(shù)據(jù)點(diǎn)包括一個項(xiàng)目特征向量與一個人才特征向量的組合；

15、步驟s32：初始化參數(shù)，設(shè)置人才類別，根據(jù)人才類別設(shè)置初始聚類數(shù)目為k，從從綜合人才數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇k個數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心，初始化lévy飛行的參數(shù)，包括飛行步長和飛行次數(shù)；

16、步驟s33：計算距離，使用歐氏距離計算綜合人才數(shù)據(jù)集中每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與初始聚類中心的距離，所用公式如下：

17、;

18、其中，為數(shù)據(jù)點(diǎn)，為聚類中心，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心之間的歐氏距離，表示綜合向量的維度，表示綜合向量的索引；

19、步驟s34：形成簇，根據(jù)每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與初始聚類中心的距離，將將綜合人才數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)分成不同的簇，每個簇包含了分配到同一個聚類中心的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)；

20、步驟s35：生成隨機(jī)搜索向量，確定飛行步長和飛行次數(shù)，使用lévy飛行軌跡生成隨機(jī)搜索向量，并且迭代搜索，所用公式如下：

21、;

22、;

23、其中，表示迭代的步數(shù)或次數(shù)，是lévy分布的形狀參數(shù)，是飛行步長，是隨機(jī)常數(shù)，是調(diào)整飛行步長分布的控制參數(shù)，表示速率向量；

24、將其與當(dāng)前的聚類中心相加，得到新的聚類中心，所用公式如下：

25、<msub><mi>θ</mi><mi>j</mi></msub><mi>=rand</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mi>i</mi></msub><mi>,</mi><msub><mi>b</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfenced><mi>×μsign[rand-</mi><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>]&amp;lévy,i=1,2,…,d</mi>;

26、;

27、;

28、其中，表示生成的隨機(jī)搜索向量中的第個分量，和是飛行軌跡的范圍參數(shù)，表示lévy分布的標(biāo)準(zhǔn)差，<mi>sign[rand-</mi><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>]</mi>表示一個取值為-1或1的符號函數(shù)，表示從lévy分布中抽取的隨機(jī)數(shù)，表示隨機(jī)搜索向量中的第個分量,是一個范圍為[0,1]的系數(shù)，為下一次迭代的值，是范圍[0,1)的常量值；

29、步驟s36：更新聚類中心，結(jié)合隨機(jī)搜索向量更新聚類中心，將生成的隨機(jī)搜索向量與當(dāng)前的聚類中心相加，得到新的聚類中心的位置，采用均值的方法更新每個聚類中心的位置，所用公式如下：

30、;

31、其中，表示第個簇中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示第個簇的聚類中心點(diǎn)；

32、步驟s37：迭代過程，設(shè)置收斂條件為聚類中心是否穩(wěn)定不變，如果沒有達(dá)到收斂條件，則返回步驟s32，直至達(dá)到收斂條件，達(dá)到收斂條件，則迭代結(jié)束，輸出確定的聚類中心；

33、步驟s38：結(jié)果輸出，基于確定的聚類中心，生成每個簇中包含的綜合人才數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，輸出聚類簇列表、聚類中心信息和聚類統(tǒng)計信息，具體包括以下內(nèi)容：

34、聚類簇列表：每個聚類中的綜合人才向量，顯示人才與項(xiàng)目特征的匹配情況；

35、聚類中心信息：提取每個聚類的聚類中心的特征；

36、聚類統(tǒng)計信息：提供每個聚類的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量、數(shù)據(jù)點(diǎn)分布，分析不同人才類別的規(guī)模和構(gòu)成。

37、采用上述方案本發(fā)明取得的有益效果如下：

38、（1）針對一般的對應(yīng)方法存在匹配不精準(zhǔn)、過程緩慢的問題，本發(fā)明在技能匹配模塊中將人才的個人信息和項(xiàng)目的特征信息結(jié)合成綜合向量，使用基于飛行軌跡的均值聚類算法對綜合向量進(jìn)行聚類分析，全面地反映每個人才的能力和適應(yīng)性，高維度的數(shù)據(jù)整合有助于在匹配時考慮更多的因素，從而提高匹配的精度，并且通過引入聚類，使得人才篩選過程自動化，減少了人力資源在人才匹配中的時間投入，進(jìn)而加速了項(xiàng)目啟動和實(shí)施的時間；

39、（2）針對普通的對應(yīng)方法存在數(shù)據(jù)質(zhì)量低和決策失誤的問題，本發(fā)明在技能匹配模塊中使用離群值檢測技術(shù)進(jìn)行確認(rèn)和分析，通過識別和排除異常值，確保數(shù)據(jù)集的完整性和準(zhǔn)確性，消除因數(shù)據(jù)錯誤或異常引起的誤匹配，保證系統(tǒng)分析結(jié)果的可靠性，企業(yè)更有效地分配人力資源和項(xiàng)目預(yù)算，從而實(shí)現(xiàn)更高效的資源配置和成本控制。