[发明专利]基于深度学习的工程师人员数据画像处理方法有效
| 申请号： | 202310993188.3 | 申请日： | 2023-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN116701725B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 徐俊 | 申请（专利权）人： | 匠达（苏州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9035 | 分类号： | G06F16/9035;G06F16/906;G06F18/2321;G06F18/213;G06F18/22;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州知倍通知识产权代理事务所(普通合伙) 41191 | 代理人： | 李玲玲 |
| 地址： | 215600 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于深度学习的工程师人员数据画像处理方法，包括：通过聚类获得重要数据集和普通数据集；对重要数据集和每个维度数据集进行聚类，获得重要数据集和每个维度数据集的所有类簇的类簇中心向量；计算所有重要向量的全维度突出性和在每个维度的维度突出性；根据每个维度突出性序列与全维度突出性序列的平均差异和分布一致性，计算每个维度的重要性；获得降维矩阵；根据降维矩阵对所有高维向量进行降维，获得降维向量；根据降维向量训练识别神经网络，对工程师的技能评级和专业领域进行预测，实现对工程师的人员数据画像。本发明在降低识别神经网络的输入的数据量的同时，不影响识别神经网络的预测识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 工程师 人员 数据 画像 处理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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