[发明专利]基于图嵌入的员工离职行为预测方法及装置在审
| 申请号： | 201910864727.7 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110704692A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 尚家兴;蔡昕均;刘飞逸;江林丽;朱倩雯;李旭 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 11228 北京汇泽知识产权代理有限公司 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合动态图嵌入方法的员工离职行为预测方法，包括将员工的历史工作信息表示为员工节点与公司节点之间相连的二部图；通过有偏随机游走的方式，随机或有序选择相邻顶点来构造序列；对所述序列进行处理，以学习二部图的低维向量表示；对员工的基本属性与所述低维向量选择机器学习方法进行训练；利用训练的结果进行员工离职预测。本发明可以获得的特征能够更好地解决员工离职预测问题，同时比没有时间信息的其他图嵌入方法更有效。 | ||
| 搜索关键词： | 员工 低维 嵌入 工作信息 构造序列 机器学习 时间信息 相邻顶点 向量表示 向量选择 行为预测 动态图 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种结合动态图嵌入方法的员工离职行为预测方法，其特征在于，该方法包括：/n将员工的历史工作信息表示为员工节点与公司节点之间相连的二部图；/n通过有偏随机游走的方式，随机或有序选择相邻顶点来构造序列；/n对所述序列进行处理，以学习二部图的低维向量表示；/n对员工的基本属性与所述低维向量选择机器学习方法进行训练；/n利用训练的结果进行员工离职预测。/n
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