一种员工办公社交行为评价方法及装置与流程

本说明书实施例涉及人工智能，尤其是涉及一种员工办公社交行为评价方法及装置。

背景技术：

1、现有的员工分析评价管理中，主要为综合评价，具体的，利用评估问卷填写、员工自评互评等手段搜集员工综合能力评价的各项数据，通过平衡计分卡等方法对各项数据进行分析得到员工的量化评分结果。该种员工评价方式多依赖心理学理论、专家经验或人为主观判断，缺少员工实际行为的数据分析支撑，通常存在准确率低的问题。此外，对于员工在某一领域的专项能力评价，如办公社交能力，需要进一步采取访谈、专项评估问卷填写等手段来实现，对于人员较多的企业，采用访谈方式需要花费较高的人力、时间成本，从而导致评价效率低的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的上述问题，本说明书实施例的目的在于，提供一种员工办公社交行为评价方法及装置，以解决现有技术中员工评价准确率和效率不高的问题。

2、为了解决上述技术问题，本说明书实施例的具体技术方案如下：

3、一方面，本说明书的一些实施例的目的在于提供一种员工办公社交行为评价方法，所述方法包括：

4、根据待评价范围内员工办公社交行为数据，构建员工办公社交图谱，所述员工办公社交图谱包括多个办公社交方式的子图谱；

5、根据所述员工办公社交图谱，计算员工的办公社交特征指标值；

6、将所有员工的办公社交特征指标值汇总为特征向量，输入至预训练的逻辑回归模型中，得到每个办公社交特征指标的权重值；

7、根据每个所述办公社交特征指标的权重值和员工的办公社交特征指标值，计算员工的办公社交行为评分；

8、利用所述员工的办公社交行为评分及员工的办公社交特征指标值，确定员工评价结果。

9、进一步地，所述办公社交方式包括：邮件、即时消息及会议；

10、根据员工办公社交行为数据，构建员工办公社交图谱，包括：

11、以某一员工邮箱地址为顶点，与其沟通的员工邮箱地址为节点，所述顶点与节点之间的邮件往来关系为边，构建该员工的邮件往来图谱，按照员工职级和邮件往来数量确定所述邮件往来图谱中的节点和边的权重；

12、以某一员工唯一识别符为顶点，与其沟通的员工唯一识别符为节点，所述顶点与节点之间的即时消息沟通往来关系为边，构建该员工的即时消息往来图谱，按照员工职级和沟通次数确定所述即时消息往来图谱中的节点和边的权重；

13、以某一参会人唯一识别符为顶点，共同参会的参会人唯一识别符为节点，所述顶点与节点之间的参会关系为边，构建该员工的会议往来图谱，按照员工职级和参会数量确定所述会议往来图谱中的节点和边的权重。

14、进一步地，所述根据所述员工办公社交图谱，计算员工的办公社交特征指标值包括：

15、分别计算员工的每一子图谱中员工的入度值，根据所述每一子图谱中员工的入度值，计算员工的受欢迎度；

16、分别计算员工的每一子图谱中员工的出度值，根据所述每一子图谱中员工的出度值，计算员工的活跃度；

17、根据所述员工的受欢迎度及员工的活跃度，计算员工的综合重要性；

18、分别计算员工的每一子图谱中与该员工相连节点的节点影响平均值，根据所述每一子图谱中与该员工相连节点的节点影响平均值，计算员工的潜在影响力值。

19、进一步地，所述根据所述员工办公社交图谱，计算员工的办公社交特征指标值还包括：

20、对待评价范围内所有员工的每一办公社交方式的子图谱进行整合，得到每一办公社交方式的综合图谱；

21、根据所述每一办公社交方式的综合图谱，计算员工在每一办公社交方式下担任其他员工间沟通桥梁的数量及接近中心性；

22、根据所述员工在每一办公社交方式下担任其他员工间沟通桥梁的数量，计算员工的沟通度值；

23、根据所述员工在每一办公社交方式下的接近中心性，计算员工的传播能力值。

24、进一步地，所述根据每个所述办公社交特征指标的权重值和员工的办公社交特征指标值，计算员工的办公社交行为评分，包括：

25、根据待评价范围内员工的办公社交特征指标值对所述办公社交特征指标进行分级，得到每个所述办公社交特征指标的分级结果，其中，分级结果包括多个级别；

26、计算每个所述办公社交特征指标的每一级的证据权重值；

27、根据每个所述办公社交特征指标的特征权重值和每一级的证据权重值计算各办公社交特征指标的每一级的分数；

28、对所述各办公社交特征指标的每一级的分数进行汇总，建立指标评分卡；

29、根据所述指标评分卡及员工每个办公社交特征指标值，确定员工每个办公社交特征指标相应的分数；

30、将所述员工每个办公社交特征指标相应的分数进行求和，得到员工初始总评分值；

31、利用归一化方法将所述员工初始总评分值映射到预设的分值范围，得到员工的办公社交行为总评分。

32、进一步地，所述计算每个所述办公社交特征指标的每一级的证据权重值，包括：

33、利用如下公式计算所述每个办公社交特征指标的每一级的证据权重值：

34、

35、其中，woei为第i级的证据权重值，是第i级中优秀员工占所有优秀员工的比例，是第i级中普通员工占所有普通员工的比例，其中优秀员工与普通员工是通过对办公社交特征指标值预设阈值来划分的。

36、进一步地，所述根据每个所述办公社交特征指标的特征权重值和每一级的证据权重值计算各办公社交特征指标的每一级的分数，包括：

37、利用如下公式计算各办公社交特征指标的每一级的分数：

38、

39、其中，score是各办公社交特征指标中每级的分数，a与b是常数，θ0是逻辑回归模型输出的截距项，θi是逻辑回归模型输出的第i个办公社交特征指标的权重值，其中i∈[0，n]，ωij是第i个办公社交特征指标的第j级的证据权重值，j∈[1,+∞]，δij为逻辑变量，取值为0和1，当δij＝1时，表示办公社交特征指标i选择第j级，当δij＝0时，表示办公社交特征指标i不选择第j级。

40、另一方面，本说明书的一些实施例还提供一种员工办公社交行为评价装置，所述装置包括：

41、图谱构建模块，用于根据待评价范围内员工办公社交行为数据，构建员工办公社交图谱，所述员工办公社交图谱包括多个办公社交方式的子图谱；

42、指标值计算模块，用于根据所述员工办公社交图谱，计算员工的办公社交特征指标值；

43、权重获取模块，用于将所有员工的办公社交特征指标值汇总为特征向量，输入至预训练的逻辑回归模型中，得到每个办公社交特征指标的权重值；

44、评分计算模块，用于根据每个所述办公社交特征指标的权重值和员工的办公社交特征指标值，计算员工的办公社交行为评分；

45、结果确定模块，用于利用员工的办公社交行为评分及员工的办公社交特征指标值，确定员工评价结果。

46、另一方面，本说明书的一些实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，执行上述方法的指令。

47、另一方面，本说明书的一些实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述方法的指令。

48、本说明书的一些实施例提供的一个或者多个技术方案，至少具有如下的技术效果：

49、本说明书的实施例在员工日常数字化办公社交行为数据的基础上构建办公社交图谱，利用图谱中的点边属性提取员工的社交特征，并基于社交特征计算员工的办公社交行为评分，该评分能够全面真实的反映员工的社交行为，进而能够提高基于员工办公社交行为评分对员工进行评价的准确率，为在岗位候选人推荐、员工评价辅助等场景中，为员工的社交行为评价提供了实际数据支撑。此外，相比于现有技术中通过访谈、问卷等方法来实现对员工在某一领域的专项评价，本说明书直接应用分析员工多种办公社交方式的数据对员工进行评价进行专项领域评价的效率更高。

50、为让本说明书实施例的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。