工程设计企业作业计划编制的优化研究
这是一篇关于生产作业计划,工程设计,工作调度,人岗匹配的论文, 主要内容为工程设计作为工程建设中的重要环节,为国民经济提供了重要的支撑,工程设计效率的高低,质量的优劣,直接决定工程的施工进度和难度,也决定了后续数十年的使用效果。工程设计是一种知识创造的工作,其生产过程带有很多的主观成分,这样的工作安排很难形成量化的决策,导致了工程设计企业的作业计划编制问题很难标准化,整个设计工作的安排无法有效利用资源提高效率。目前工程设计工作的任务调度,通常是通过管理者主观判断确定,这种因人而异的决策方法不能满足逐步提高的工作需求。另一方面,随着科学技术的持续升级与细分,设计员工的个体差异性越来越明显。因此,优化工程设计的作业计划就成为企业迫切的需要。本文以工程设计为背景,深入的分析工程设计工作与设计人员的特点,结合当今生产管理及工作调度的常用理论及方法,找到适合工程设计工作方式的调度模型。工程设计属于单件定制的工作,具有参与人数较少、工作流程多变、对人员要求知识面广等特点。考虑以上影响调度结果的因素,采用运筹学方法,构建分步的优化模型,将优化目标分步求解,充分考虑人员异质性这一特点,通过层次分析方法将指标量化。首先构建人员工序的JSP模型,求解岗位工序的作业计划安排,而后构建人员评价与岗位的整数规划模型,分别通过遗传算法和整数规划进行求解,得到考虑人员工序匹配的作业计划。通过一个工程示例,验证了模型构建的方法与算法的可行性。从实际工作出发,工程设计企业的作业计划编制优化研究具有较强的指导意义,一方面提出了一种人岗匹配为优化目标的作业计划编制方法,在工程设计这一细分领域,做出了有益的尝试,另一方面,也对工程设计人员人岗匹配量化评价进行了研究,得到了可操作的评价方法,为人力资源工作提出了辅助决策的指标和方法。
基于文本匹配的就业推荐系统研究
这是一篇关于简历信息,非结构化文本,BERT模型,人岗匹配的论文, 主要内容为现如今的在线招聘的方式有覆盖面广、效率高等优势,因而受到更多求职者以及企业的欢迎。而网络招聘发展的同时,也带来了信息过载等问题。求职者如何能在众多职位中挑选出更适合本人的,企业如何能在大量简历中找到最适合本公司的员工,成为问题的关键。现有的工作主要集中在人岗信息匹配进行建模。然而,简历信息与职位信息中有一部分为结构化文本,一部分为非结构化文本。因此,本文将两部分分开进行匹配。在本文中将结构化的文本分为数值文本,领域知识文本以及名称文本三类分别进行相似度计算。而现阶段对非结构化文本进行匹配时,存在不结合文本语义以及效率低的问题。因此,本文提出了基于孪生网络的BERT就业推荐模型。该模型综合考虑简历中的工作经历,项目经历和自我评价以及招聘要求中的岗位职责和岗位要求等信息,构建了代表简历信息中的语句表示。利用BERT模型提取论文句子级特征,避免了语义特征缺失的问题,结合孪生网络和BERT模型分别分别提取简历信息与招聘要求中的文本特征。之后计算简历信息与招聘要求间的语义匹配度,根据语义匹配度进行排序,生成职位推荐列表。在智联招聘人岗匹配大赛的数据集以及BOSS直聘的数据集上进行了多组职位推荐实验。实验表明,本文提出的基于孪生网络的BERT就业推荐模型效果更佳。本文设计了基于文本匹配的就业推荐系统。本系统能为求职者推送符合其自身特点的就业信息,提高就业率和就业匹配度。同时也能为企业人事选拔提供数据支撑,提高企业招聘效率,更加精准的人岗匹配。
基于知识图谱与Bert的人岗匹配模型研究
这是一篇关于知识图谱,BERT,人岗匹配,长短期记忆神经网络,注意力机制,关键词的论文, 主要内容为目前,求职和招聘双方仍经历着由于信息不对称而带来的"逆向选择"困难,企业招聘成本仍是相对高昂,而疫情期间,精确的人岗匹配功能对线上招聘平台来说更显得尤为重要。以往人岗匹配研究主要集中在人力资源专家对关键词的判断和手工特征的构造,而由此得出人岗匹配方法往往无法充分利用岗位和简历描述的知识和技能关系,也无法充分表示文本的主旨语义信息,这将影响招聘平台推荐职位效果,也影响着求职者对求职平台推荐的岗位的信任、甚至影响求职者的招聘选择。因此,为解决以上迫切的问题,实现精确的人岗匹配模型正在成为当前的研究热点之一。本文结合实际招聘产生的数据,依据下游任务需求和实际招聘业务分析,构建供求职端的知识图谱,并模拟实际招聘关注过程,构建基于注意力机制的人岗匹配模型。其中,采用知识表示的方法,将供求职知识图谱用低维嵌入空间表示,使得文本语义信息结合图知识作为下游人岗匹配模型的输入实现模型充分学习,从而实现人与岗位信息的匹配程度预测,并在大量的实验中证明了模型设计理念的优异。本文的主要研究内容如下:1、为融合挖掘供求职双方的关系信息,实现了基于电子简历和电子招聘要求文本数据搭建供求职知识图谱,其包括实现数据的处理、供求职图谱的概念层设计、信息抽取和知识匹配等,此外,还介绍了知识抽取阶段如何对数据进行标注及模型选取。2、实现了将现有电子简历和电子招聘要求文本数据的三元组知识存储在Neo4j图数据库,并进行了可视化。其中,包括针对简历和招聘要求的数据进行统计分析,并从可视化知识图中操作图数据库,进行知识的检索。3、为模拟实际招聘的关注过程,提出基于预训练BERT模型及注意力机制搭建的人岗匹配模型。基于BERT编码的方式,将简历及岗位文本信息通过编码后,结合嵌入的知识向量共同输入到人岗匹配模型,以实现模型搭建在BERT的输出下游中。其中,本文融合推荐系统方法,提出基于注意力机制算法来增强岗位与简历之间的关注特征,并融入历史最优简历匹配对,让模型充分学习到候选求职者特征与历史特征之间的增强信息,以增强模型性能。实验也表明与现有人岗匹配方法比较,该方法具有更为突出的评价性能,也为人岗匹配研究方法的提供一个新思路。
基于知识图谱与Bert的人岗匹配模型研究
这是一篇关于知识图谱,BERT,人岗匹配,长短期记忆神经网络,注意力机制,关键词的论文, 主要内容为目前,求职和招聘双方仍经历着由于信息不对称而带来的"逆向选择"困难,企业招聘成本仍是相对高昂,而疫情期间,精确的人岗匹配功能对线上招聘平台来说更显得尤为重要。以往人岗匹配研究主要集中在人力资源专家对关键词的判断和手工特征的构造,而由此得出人岗匹配方法往往无法充分利用岗位和简历描述的知识和技能关系,也无法充分表示文本的主旨语义信息,这将影响招聘平台推荐职位效果,也影响着求职者对求职平台推荐的岗位的信任、甚至影响求职者的招聘选择。因此,为解决以上迫切的问题,实现精确的人岗匹配模型正在成为当前的研究热点之一。本文结合实际招聘产生的数据,依据下游任务需求和实际招聘业务分析,构建供求职端的知识图谱,并模拟实际招聘关注过程,构建基于注意力机制的人岗匹配模型。其中,采用知识表示的方法,将供求职知识图谱用低维嵌入空间表示,使得文本语义信息结合图知识作为下游人岗匹配模型的输入实现模型充分学习,从而实现人与岗位信息的匹配程度预测,并在大量的实验中证明了模型设计理念的优异。本文的主要研究内容如下:1、为融合挖掘供求职双方的关系信息,实现了基于电子简历和电子招聘要求文本数据搭建供求职知识图谱,其包括实现数据的处理、供求职图谱的概念层设计、信息抽取和知识匹配等,此外,还介绍了知识抽取阶段如何对数据进行标注及模型选取。2、实现了将现有电子简历和电子招聘要求文本数据的三元组知识存储在Neo4j图数据库,并进行了可视化。其中,包括针对简历和招聘要求的数据进行统计分析,并从可视化知识图中操作图数据库,进行知识的检索。3、为模拟实际招聘的关注过程,提出基于预训练BERT模型及注意力机制搭建的人岗匹配模型。基于BERT编码的方式,将简历及岗位文本信息通过编码后,结合嵌入的知识向量共同输入到人岗匹配模型,以实现模型搭建在BERT的输出下游中。其中,本文融合推荐系统方法,提出基于注意力机制算法来增强岗位与简历之间的关注特征,并融入历史最优简历匹配对,让模型充分学习到候选求职者特征与历史特征之间的增强信息,以增强模型性能。实验也表明与现有人岗匹配方法比较,该方法具有更为突出的评价性能,也为人岗匹配研究方法的提供一个新思路。
基于HTML5的电力企业人力供需平台的研究与实现
这是一篇关于人岗匹配,电力企业,人力资源,HTML5的论文, 主要内容为伴随着经济发展和新兴产业的崛起,每年社会上新增上百万个就业岗位,与此同时,人才市场中仍然滞留了很多找不到工作的求职者。本文以“基于HTML5的电力企业人力供需平台的研究与设计”为课题,旨在依托电力企业这个大环境,对人力资源供应方和需求方之间的不平衡、不匹配问题进行研究。 课题从理论研究入手,研究分析了人岗匹配的概念应用及测评模型。在现有研究的基础上,从“个人能力-岗位需求”和“个人期望-岗位回报”两个方面对人岗匹配的影响因素进行了研究和分析,结合综合测评方法和理论,建立了针对电力企业的人岗匹配综合评价模型,并以此为理论支撑,对电力企业人力供需平台的功能进行设计。平台开发在Struts+Hibernate+Spring架构上进行,创新性地将平台定位为互联网应用,采用HTML5+CSS3标准用于前端开发,在实现平台功能的同时,兼顾页面美观实用、简洁清晰,提高页面的自适应性,使平台能够在不同的设备之间平滑切换,降低开发维护成本,方便用户使用。 经过实例验证,电力企业人力供需平台能够利用信息技术和网络招聘的优势,根据企业不同的岗位需求和求职者的实际期望,形成人岗匹配综合评价模型,经过科学的评价过程形成结果数据,成功地为求职者找到合适的职位,为企业推荐最符合需要的人才。
基于HTML5的电力企业人力供需平台的研究与实现
这是一篇关于人岗匹配,电力企业,人力资源,HTML5的论文, 主要内容为伴随着经济发展和新兴产业的崛起,每年社会上新增上百万个就业岗位,与此同时,人才市场中仍然滞留了很多找不到工作的求职者。本文以“基于HTML5的电力企业人力供需平台的研究与设计”为课题,旨在依托电力企业这个大环境,对人力资源供应方和需求方之间的不平衡、不匹配问题进行研究。 课题从理论研究入手,研究分析了人岗匹配的概念应用及测评模型。在现有研究的基础上,从“个人能力-岗位需求”和“个人期望-岗位回报”两个方面对人岗匹配的影响因素进行了研究和分析,结合综合测评方法和理论,建立了针对电力企业的人岗匹配综合评价模型,并以此为理论支撑,对电力企业人力供需平台的功能进行设计。平台开发在Struts+Hibernate+Spring架构上进行,创新性地将平台定位为互联网应用,采用HTML5+CSS3标准用于前端开发,在实现平台功能的同时,兼顾页面美观实用、简洁清晰,提高页面的自适应性,使平台能够在不同的设备之间平滑切换,降低开发维护成本,方便用户使用。 经过实例验证,电力企业人力供需平台能够利用信息技术和网络招聘的优势,根据企业不同的岗位需求和求职者的实际期望,形成人岗匹配综合评价模型,经过科学的评价过程形成结果数据,成功地为求职者找到合适的职位,为企业推荐最符合需要的人才。
面向软件开发自由职业者的第三方众包系统设计与实现
这是一篇关于自由职业,众包,人物画像,人岗匹配,行为数据,人力资源的论文, 主要内容为随着中国人口的增长,就业群体的数量也在不断增长,就业压力随之增长,人力资源配置低效,严重影响国家依靠人才发展经济战略的布局规划。自由职业从传统职业形态中衍生,适应现阶段就业压力环境下的人才配置,软件开发领域的自由职业者需求随之旺盛。国内已出现针对企业服务的软件外包平台,但依然在自由职业人才生态、人才管理和资源配置上未提供有效的平台环境和技术解决方案。因此,本课题旨在针对软件开发领域自由职业者的协同合作和人才配置等问题,提出系统化的解决方案。借助UML进行需求分析和系统设计,依照设计结果实现整个系统,并对其结果进行测试、评估、优化。需求分析阶段,分别从业务需求、功能需求和质量属性需求三个维度进行分析,输出相应功能的用例图;设计阶段,设计了系统的架构、功能结构和关系数据库,其中功能结构设计部分将系统划分成用户账号管理模块、任务流管理模块、用户等级管理模块、资金流管理模块、推荐与匹配模块五大功能模块;实现阶段,系统依据并结合了RESTful架构风格、Vue.js前端框架、Spring+Spring MVC+Mybatis的后端框架的开发策略对整个系统进行实现,并通过对知识图谱、特征工程的研究设计人物画像模型,为智能匹配和推荐提供模型基础;测试阶段,分别针对质量属性和功能实现情况进行效果评估,展开了相应的功能测试和性能测试;根据测试结果探究可以优化的地方,并深度思考可以拓展的技术或服务,进行全面的总结与展望,从而为后续的研究做好充足准备。系统通过第三方众包平台化搭建、资金流管理和项目流的交叉设计,实现自由职业工作过程的高效管理;通过对人物画像及双等级约束规则的使用,实现人岗匹配的智能化,有效实现人力资源配置;通过对自由职业群体知识图谱的搭建,为进一步优化匹配、针对自由职业群体行为数据的机器学习相关领域展开更深入的研究奠定了数据基础。
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