基于马尔科夫决策的职业生涯全周期个性化培养方法及装置
申请号:CN202510908518
申请日期:2025-07-02
公开号:CN120746785A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于马尔科夫决策的职业生涯全周期个性化培养方法及装置,涉及人工智能技术领域,该方法根据员工画像数据、项目画像数据、培训画像数据、企业完整岗位画像数据和多维度评估结果,基于马尔科夫决策过程规划满足组织目标和员工个性化要求的最优培养路径,该最优培训路径不仅考虑了员工当前的能力和岗位需求,还考虑了员工未来发展的潜力和方向,基于最优培养路径确保员工顺利地适应岗位需求,实现个人职业发展与组织目标的同步提升,为企业和员工提供更加智能、个性化的培训和发展方案,提高了员工职业生涯管理的效率。
技术关键词
员工
画像
职业
决策
项目
周期
自然语言
企业
绩效考核数据
节点
培养系统
多元回归模型
模糊综合评价
人事档案
人工智能技术
数据获取模块
处理器
规划
计算机设备