本发明属于信息处理，具体是指一种人才价值模型的方法及设备。
背景技术：
1、在快速变化的环境中，企业对人才的需求日益增加，而传统的人才评估方式往往侧重于过去的表现和静态技能，无法全面反映个人的潜力和适应未来的能力；
2、但现有人才价值模型的方法还存在一定的缺陷，现有人才价值模型的方法依赖于传统的算法，这些方法在处理大规模数据集时效率低下且耗时长，且难以找到全局最优解，对于大规模人才库和岗位需求，传统方法难以快速找到最优或近似最优的匹配方案，为此，提出一种人才价值模型的方法及设备。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种人才价值模型的方法及设备，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人才价值模型的方法及设备，包括以下步骤：
3、s1、获取人才样本数据并进行预处理；
4、s2、根据预处理后的人才数据集进行人才价值预测；
5、s3、根据人才价值预测结果，模拟针对性的ar场景，评估人才在特定场景的行为评分；
6、s4、根据人才模型预测结果和ar中的行为评分结合进行人才综合评估；
7、s5、人才综合评估通过量子启发式进行优化人才与岗位匹配度；
8、s6、根据量子启发式的优化结果自动调整人才模型。
9、其中，所述s1，获取人才样本数据，对获取的人才样本数据进行数据清洗，从非结构化数据源中抽取文本信息，将抽取的文本数据分割成单独的词汇，对每个词汇标注词性和命名实体识别来识别关键实体，将文本数据进行数据转换和编码，从预处理后的文本数据提取关键特征数据，将特征数据整合成人才数据集。
10、通过对人才样本数据的全面清洗和预处理，包括数据清洗、文本信息抽取、词汇分割、词性标注、命名实体识别、数据转换和编码等，确保了输入数据的质量和准确性
11、其中，所述s2，设人才数据集t的特征向量为f＝(f1,f2,…,fi)，权重向量为w＝(w1,w2,…,wn)，阈值向量为t＝(t1,t2,…,ti)，人才价值预测实现公式为：
12、
13、在公式中，v(t)表示人才t的价值得分，ti表示第i个维度的阈值，n表示评估维度的数量，表示总加权评分，wi表示第i个维度的权重，fi表示第i个维度的评分，取值范围为[0，1]，0表示最差，1表示最好，pi表示惩罚系数，表示指示函数，当fi<ti，则指示函数返回1，反之返回0，表示总惩罚评分，总加权评分减去总惩罚评分得到最终人才价值得分。
14、通过构建复杂的人才价值预测模型，考虑多个评估维度，并引入权重、阈值和惩罚系数等机制，使得人才价值的评估更加全面和精细，这种多维度评估方法能够更准确地反映人才的实际价值
15、其中，所述s3，根据s2得到的人才价值预测结果对ar场景进行个性化调整，设每个场景si都对应一组评估指标mi＝{mi1,mi2,...,mij}，mij表示第i个场景中的第j个评估指标，在每个场景si收集行为数据di，从行为数据di中提取特征fi＝{fi1,fi2,...,fij}，行为评估实现公式为：
16、
17、在公式中，ei(fi)表示场景si中特征fi的评分，wij表示第j个特征在场景i中的权重，fij表示从行为数据di中提取的第j个特征；对每个场景si计算一个人才行为评分v(si)，实现公式为：
18、v(si)＝ei(fi)。
19、通过模拟针对性的ar场景，评估人才在特定场景下的行为表现，能够更直观地反映人才在实际工作中的能力和适应性，同时，通过从行为数据中提取特征并进行评分，使得评估结果更具体
20、其中，所述s4，根据s3得到的人才行为评分及s2得到的人才价值预测结果结合成人才综合评估，实现公式为：
21、
22、在公式中，v′(t)表示人才综合评估，αi表示第i个场景的加权系数。
23、其中，所述s5，设人才综合评估向量v′(t)＝{v′1,v′2,...,v′n}，设一个岗位需求矩阵rij形成一个m*n，定义目标函数q为：
24、
25、在公式中，v′(ti)表示第i个人才的人才评估值，rij表示第i个人才与第j个岗位的匹配度，wj表示权重系数，m表示岗位数量，n表示人才数量。
26、通过将人才价值预测结果与ar场景中的行为评分相结合，进行人才综合评估，并通过量子启发式算法优化人才与岗位的匹配度，不仅考虑了人才的能力和价值，还考虑了岗位的实际需求和特点，从而实现了更精准的人才配置
27、其中，所述s5，根据定义的目标函数，构建一个哈密顿量，哈密顿量与目标函数成正比，公式为：
28、
29、在公式中，zij表示2qij-1，qij表示量子比特，人才i与岗位j匹配度，qij＝1时表示匹配，qij＝0表示不匹配，wj表示第j个岗位的权重，h表示哈密顿量，其最低能量态对应目标函数的最小值。
30、其中，所述s6，根据量子启发式的优化结果自动调整人才模型，当岗位的需求被过高估计，则减少岗位的需求值，当岗位的需求被过低估计，则增加岗位的需求值。
31、其中，一种人才价值模型的设备，其特征在于：包括数据采集器、数据存储器和处理器；
32、所述数据采集器用于获取人才样本数据并进行数据初步处理；
33、所述数据存储器用于存储人才样本数据及后续数据结果；
34、所述处理器用于数据预处理并执行权利要求1至8中任意一项人才价值模型的方法。
35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
36、1、为了解决现有人才价值评估不准确、人才与岗位匹配度不高的问题，提高人才评估的精准度和全面性，本发明通过量子启发式优化算法，对人才与岗位的匹配度进行智能优化，通过构建哈密顿量并求解其最低能量态，可以高效地找到最优或近似最优的人才与岗位匹配方案，从而提高匹配度和整体效率，能够在短时间内找到最佳匹配方案，相比传统的匹配方法，具有更高的效率和准确性；
37、2、本发明通过结合人才样本数据的预处理和特征提取，实现了对人才价值的多维度综合评估，不仅考虑了人才的基本特征，还通过引入阈值和惩罚系数来更精细地评估人才的价值，使得评估结果更加全面和准确；
38、3、本发明通过根据人才的价值预测结果，模拟出针对性的工作场景，让人才在虚拟环境中实际能力和行为表现，相比传统的理论测试或面试，能够更真实地反映人才在实际工作中的表现，提高评估的准确性和有效性；
39、4、本发明通过根据量子启发式的优化结果自动调整人才模型，使能够不断适应新的数据和场景，保持准确性和有效性，相比静态的模型，这种动态调整的方式更加灵活。
1.一种人才价值模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s1，获取人才样本数据，对获取的人才样本数据进行数据清洗，从非结构化数据源中抽取文本信息，将抽取的文本数据分割成单独的词汇，对每个词汇标注词性和命名实体识别来识别关键实体，将文本数据进行数据转换和编码，从预处理后的文本数据提取关键特征数据，将特征数据整合成人才数据集。
3.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s2，设人才数据集t的特征向量为f＝(f1,f2,…,fi)，权重向量为w＝(w1,w2,…,wn)，阈值向量为t＝(t1,t2,…,ti)，人才价值预测实现公式为：
4.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s3，根据s2得到的人才价值预测结果对ar场景进行个性化调整，设每个场景si都对应一组评估指标mi＝{mi1,mi2,...,mij}，mij表示第i个场景中的第j个评估指标，在每个场景si收集行为数据di，从行为数据di中提取特征fi＝{fi1,fi2,...,fij}，行为评估实现公式为：
5.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s4，根据s3得到的人才行为评分及s2得到的人才价值预测结果结合成人才综合评估，实现公式为：
6.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s5，设人才综合评估向量v′(t)＝{v′1,v′2,...,v′n}，设一个岗位需求矩阵rij形成一个m*n，定义目标函数q为：
7.根据权利要求6所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s5，根据定义的目标函数，构建一个哈密顿量，哈密顿量与目标函数成正比，公式为：
8.根据权利要求1所述的一种人才价值模型的方法，其特征在于：所述s6，根据量子启发式的优化结果自动调整人才模型，当岗位的需求被过高估计，则减少岗位的需求值，当岗位的需求被过低估计，则增加岗位的需求值。
9.一种人才价值模型的设备，其特征在于：包括数据采集器、数据存储器和处理器；
