[发明专利]员工离职预测方法以及装置在审
| 申请号： | 201810696834.9 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110659757A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 蒋士淼;徐卓然;危磊;刘旭 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 11038 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人： | 方亮 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开提供了一种员工离职预测方法以及装置，涉及深度学习技术领域，其中方法包括：基于员工样本的离职指标数据、挽留因素和离职倾向性生成训练样本，对预设的深度学习模型进行训练获得离职预测模型，通过将被预测员工的离职指标数据输入离职预测模型，获得被预测员工的离职倾向性值和挽留因素强度。本公开的员工离职预测方法以及装置，能够预测得出离职倾向性较强的员工并结合人力资源保留策略，能够有效地支持人力资源部门进行筛选和实施有针对性的挽留措施，进而促使企业员工离职率的显著降低，用于支持人力流失和人力资源保留措施，能够节约企业的人力成本，并保障企业的正常运作或工作进展。 | ||
| 搜索关键词： | 员工 预测 倾向性 人力资源 预测模型 指标数据 人力资源部门 工作进展 企业员工 人力成本 训练样本 正常运作 有效地 保留 预设 样本 筛选 学习 节约 | ||
【主权项】：
1.一种员工离职预测方法，包括：/n基于与员工样本相对应的样本离职指标数据、有效挽留因素和离职倾向性生成训练样本；/n使用深度学习方法并基于所述训练样本对预设的深度学习模型进行训练，获得离职预测模型；/n将所述预设的深度学习模型更新为所述离职预测模型，通过将被预测员工的预测离职指标数据输入所述离职预测模型，获得所述被预测员工的离职倾向性值和挽留因素强度；/n根据所述离职倾向性值和所述挽留因素强度确定所述被预测员工的离职倾向性和离职因素。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司，未经北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810696834.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
