[发明专利]目标员工筛选方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标员工筛选方法，其特征在于，包括：

从预设数据库中收集候选员工集合的训练样本并对所述训练样本进行预处理得到训练数据；

通过梯度提升决策树模型对所述训练数据进行迭代计算以生成组合特征；

通过逻辑回归模型对所述组合特征进行迭代计算以得到目标员工的概率；

对所述候选员工集合进行排序并根据所述目标员工概率从所述排序中筛选得到目标员工集合。

2.根据权利要求1所述的目标员工筛选方法，其特征在于，所述从预设数据库中收集候选员工集合的训练样本并对所述训练样本进行预处理得到训练数据，包括：

从预设数据库中获取候选员工集合的训练样本；

根据预设关键字对所述训练样本进行特征提取得到特征数据，其中，所述特征数据包括数字化的特征数据以及非数字化的特征数据；

将数字化的所述特征数据直接作为训练数据以及将非数字化的所述特征数据通过编码转化为训练数据。

3.根据权利要求1所述的目标员工筛选方法，其特征在于，所述通过梯度提升决策树模型对所述训练数据进行迭代计算以生成组合特征，包括：

根据所述训练数据对所述梯度提升决策树模型进行训练，得到训练完成的多棵决策树；

根据多棵所述决策树的路径进行编码以生成组合特征。

4.根据权利要求1所述的目标员工筛选方法，其特征在于，所述对所述候选员工集合进行排序并根据所述目标员工概率从所述排序中筛选得到目标员工集合，包括：

采用德尔菲法对所述候选员工集合进行排序；

根据所述目标员工的概率对所述排序进行筛选得到目标员工集合。

5.根据权利要求4所述的目标员工筛选方法，其特征在于，所述根据所述目标员工的概率对所述排序进行筛选得到目标员工集合，包括：

根据所述目标员工的概率与所述候选员工集合中候选员工的数量计算目标员工的数量；

根据所述目标员工的数量在所述排序中选取对应数量的目标员工组成目标员工集合。

6.一种目标员工筛选装置，其特征在于，包括：

预处理单元，用于从预设数据库中收集候选员工集合的训练样本并对所述训练样本进行预处理得到训练数据；

生成单元，用于通过梯度提升决策树模型对所述训练数据进行迭代计算以生成组合特征；

计算单元，用于通过逻辑回归模型对所述组合特征进行迭代计算以得到目标员工的概率；

筛选单元，用于对所述候选员工集合进行排序并根据所述目标员工概率从所述排序中筛选得到目标员工集合。

7.根据权利要求6所述的目标员工筛选装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

获取单元，用于从预设数据库中获取候选员工集合的训练样本；

提取单元，用于根据预设关键字对所述训练样本进行特征提取得到特征数据，其中，所述特征数据包括数字化的特征数据以及非数字化的特征数据；

转化单元，用于将数字化的所述特征数据直接作为训练数据以及将非数字化的所述特征数据通过编码转化为训练数据。

8.根据权利要求6所述的目标员工筛选装置，其特征在于，所述生成单元包括：

训练单元，用于根据所述训练数据对所述梯度提升决策树模型进行训练，得到训练完成的多棵决策树；

编码单元，用于根据多棵所述决策树的路径进行编码以生成组合特征。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。