员工组织行为暨人脉网管理与预测方法与流程

技术特征：

1.员工组织行为暨人脉网管理与预测方法，其特征在于，分为两大模块，模型训练测试模块和用户使用模块，二者之间的关系为：模型训练预测模块为用户使用模块提供训练好的预测模型，用户的管理人员使用模块通过管理人员上传的员工在工作场域使用的社交网络数据形成的互动网络来计算员工所形成的圈子、非正式领导、非正式小团体，并可视化动态的、跨层级的圈子图谱；在此基础上，利用上述互动网络计算网络指标，结合员工历史行为数据、员工个人属性数据形成预测模型预测因子，将其输入预测模型中，预测组织中的明星员工、员工组织行为包括绩效、转职、升迁、工作满意度、离职意愿；在团队层面，预测产生高绩效的团队成员的组合和预测已指定成员的未来团队绩效；

其中，模型训练测试模块具体包括大数据与人力资源结构化数据匹配模块、大数据指标计算模块、预测模型训练模块；用户使用模块包括组织场域人脉管理模块、员工组织行为管理与预测模块、团队组建与绩效预测模块。

2.如权利要求1所述的管理与预测方法，其特征在于，所述模型训练测试模块具体如下：

1)数据模块，是经过公司授权、收集员工工作场域社交平台网络大数据，用这部分数据与人力资源部门结构化数据进行匹配，包括员工个人属性、组织行为、团队绩效的历史记录；

2)大数据指标计算模块，分别利用员工点对点联系频率、群组互动形成互动网络最终得到整体网络，并计算相关网络指标，详细指标如下：

预测模型训练模块，利用上述大数据指标作为输入值，使用收集到的来自人力资源部门实际明星员工、员工组织行为记录以及团队历史绩效作为标签，使用有监督机器学习模型来进行预测模型的训练，有经典的支持向量机模型svm、决策树decisiontree、logistic回归、随机森林randomforest算法和集成算法梯度提升树模型gradientboostingclassifier和xgboost同时对模型进行训练和预测，最终找到测试集准确率最高的分类模型。

3.如权利要求1所述的管理与预测方法，其特征在于，所述用户使用模块包括：

1)管理人员使用模块，是直接面向公司管理人员的，首先用户进行数据授权，系统获得管理人员授权的员工社交网络数据的权限，依照大数据计算模块形成的指标体系来计算大数据指标，然后在组织场域人脉管理模块中，计算员工所形成的圈子、非正式领导、非正式小团体，并可视化动态的、跨层级的圈子图谱；

2)员工组织行为管理与预测模块，在训练预测模块中，得到的明星员工预测模型和员工组织行为预测模型，用于后续预测组织中的明星员工、员工组织行为：绩效、转职、升迁、工作满意度、离职意愿；

3)团队组建与绩效预测模块，基于模型训练预测模块中得到的团队绩效预测模型，预测团队层面的产生高绩效的团队成员的组合和已指定成员的团队绩效。

4.如权利要求1或2所述的管理与预测方法，其特征在于，所述1)数据模块和2)大数据指标计算模块流程如下：

101)提供方通过数据上传端将用户数据信息加密上传到分布式数据库；

102)数据上传端上传数据后检查是否收到分布式数据库返回的数据存储地址信息；收到地址则进入下一步骤；若无，则检查上传过程，重新执行数据上传工作；

103)在收到数据存储地址的情况下，对员工社交网络账号与来自人力资源部分数据进行匹配；

104)基于员工社交网络数据形成人脉关系网络，计算关于个人和团队的大数据指标；

105)输出用于训练和测试的数据集。

5.如权利要求4所述的管理与预测方法，其特征在于，在104)数据提供方完成数据匹配和大数据指标的计算及105)输出后，后续圈子算法模型训练流程如下：

201)数据管理节点不断监听并接受数据集生成信息；

202)当数据管理节点监听到生成数据集将其暂时存储至本地；

203)将社交网络交互数据处理为员工点对点之间的交互网络，二者之间的交互频率等其他大数据指标为连边的权重，并数据转为邻接矩阵形式；

204)找出部门主管节点i；

205)为每一个矩阵中的每一个节点，即除了部门主管外的每一个部门成员，计算下列的公式，称之为关系圈子指标，简称gvalue：

gii＝

zji+3[(∑kzjk×zki)-min(∑kzjk×zki)]/max(∑kzjk×zki)-min(∑kzjk×zki)，其中k≠i或j.

gji是部门成员j在部门主管i关系圈子中的圈子指标，zji是部门成员j和部门主管i间的直接关系，在有向网络中，0是两人间互不指认「有关系」，1是部门成员指认了主管，2是主管指认了部门成员，3是两人间相互指认，这一部分是衡量成员与主管的直接关系，数值是0到3的整数，zjk是部门成员j与其他的任一位部门成员k的关系，取值同样为{0，1，2，3}，这后半部分是部门成员j和主管i的间接关系强度，为部门成员j和任一其他成员k间的关系乘以其他成员k和主管i间的关系，经标准化后乘以3，值域为[0，3]，二者相加后gvalue值域为[0，6]，在无向网络中，0是两人间互不指认「有关系」，3是两人互指为「朋友」；

206)计算将所有部门成员的gvalue，并从高到低依序排列；

207)寻找「断崖」cliff，设置并合适的阈值，即每相邻的两个gvalue落差大于这个阈值，找到这样的断崖并标识；在所有断崖中，gvalue最接近整数4的「断崖」处，gvalue大于4的部分归为部门主管核心层成员，在最接近整数2的断崖到上一个「断崖」间，归为圈内边缘人；

208)其余既不是部门主管核心层成员或圈内边缘人的归为圈外人；

209)确定领导圈子中不同成员的划分标准，确定圈内核心层成员与圈内边缘人划分的阈值，生成将员工划分为部门领导圈内核心成员、圈内边缘成员和圈外人的算法；

210)找到部门中人数大于等于三的最大连通图，这样的连通图即为部门中的非正式团体；

211)在找到的非正式团体中，度中心性最大的节点，对比其是否是非正式领导，从而确定非正式领导的识别算法；

212)定义同时在部门领导圈内并且处于非正式团体中的员工为领导与非正式圈子之间的“桥”，生成部门领导和非正式领导之间“桥”成员的识别算法；

213)分别识别中心领导和小组领导之间的桥、小组领导和小组领导之间的桥，即该员工同时作为不同领导的共同朋友，但这些领导之间没有直接连结；

214)输出训练后的圈子算法模型。

6.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述2)中明星员工预测模型训练流程如下：

301)数据管理节点不断监听并接受数据集生成信息；

302)当数据管理节点监听到生成数据集将其暂时存储至本地；

303)数据集分别划分80％为训练集，20％为测试集；

304)使用训练集，将大数据指标计算模块计算好的个人相关的大数据指标作为输入，根据数据库中员工获奖记录标注的明星员工作为输出，用有监督模型进行明星员工预测模型的训练；

305)比较各分类模型准确率；

306)输出准确率最高的明星员工预测模型。

7.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述2)中员工组织行为预测模型训练流程如下：

401)数据管理节点不断监听并接受数据集生成信息；

402)当数据管理节点监听到生成数据集将其暂时存储至本地；

403)数据集分别划分80％为训练集，20％为测试集；

404)使用训练集，将大数据指标计算模块计算好的个人相关的大数据指标作为输入，根据数据库中员工实际组织行为记录，包括绩效、转职、工作满意度作为输出，用有监督模型进行员工组织行为模型的训练；

405)比较各分类模型准确率；

406)输出准确率最高的员工组织行为预测模型。

8.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述3)中团队绩效预测模型训练流程如下：

501)数据管理节点不断监听并接受数据集生成信息；

502)当数据管理节点监听到生成数据集将其暂时存储至本地；

503)数据集分别划分80％为训练集，20％为测试集；

504)使用训练集，将大数据指标计算模块计算好的关于团队的大数据指标作为输入，根据数据库中团队绩的效记录作为输出，用有监督模型进行团队绩效预测模型的训练；

505)比较各分类模型准确率；

506)输出准确率最高的团队绩效预测模型。

9.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，在用户使用模块中，所述1)管理人员使用模块中，使用组织员工圈子图谱功能流程如下：

601)管理者请求组织员工圈子图谱功能，触发人组织员工圈子图谱功能管理节点；

602)监听是否收到组织管理者使用请求，如果没有收到则等待管理者发起请求，如收到进行下一步计算步骤；

603)获取用户社交网络数据；

604)调用预测模型训练模块中生成的圈子算法；

605)使用圈子算法计算组织员工圈子角色、非正式领导、非正式圈子；

606)输出员工圈子图谱。

10.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述2)对于员工组织行为管理与预测模块中，使用组织明星员工预测流程如下：

701)管理者请求使用明星员工预测功能，触发该功能管理节点；

702)监听是否收到管理者请求使用该功能，如果没有收到则等待管理者发起请求，如收到进行下一步分析步骤；

703)获取员工社交网络数据；

704)大数据指标计算；

705)调用明星员工预测模型；

706)对明星员工进行预测；

707)输出可能成为明星员工的预测结果。

11.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述2)员工组织行为预测功能模块，针对管理者流程如下：

801)管理者请求员工组织行为预测功能，触发该功能管理节点；

802)监听是否收到管理者功能使用请求，如果没有收到则等待管理者发起请求，如收到进行下一步分析步骤；

803)获取员工社交网络数据；

804)计算大数据指标；

805)调用组织行为预测算法；

806)对组织行为进行预测；

807)输出各员工组织行为预测结果。

12.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述3)团队逐渐与绩效预测模块中，所述高绩效团队绩效预测模型流程具体如下：

901)管理者请求员工组织行为预测功能，触发该功能管理节点；

902)监听是否收到管理者功能使用请求，如果没有收到则等待管理者发起请求，如收到进行下一步分析步骤；

903)获取员工社交网络数据；

904)计算大数据指标；

905)调用团队绩效预测算法；

906)对项目目标、主题进行内容分析；

907)找到与项目主题相关的员工；

908)组合不同员工进行团队绩效预测；

909)输出预测绩效最高的团队成员组合。

13.如权利要求3所述的管理与预测方法，其特征在于，所述2)员工组织行为预测功能模块中，对于管理者，预测已指定成员团队绩效流程具体如下：

1001)管理者请求员工组织行为预测功能，触发该功能管理节点；

1002)监听是否收到管理者功能使用请求，如果没有收到则等待管理者发起请求，如收到进行下一步分析步骤；

1003)获取员工社交网络数据；

1004)计算大数据指标；

1005)调用团队绩效预测算法；

1006)对已选成员团队绩效进行预测；

1007)输出该团队绩效预测结果。

技术总结
本发明公开了员工组织行为暨人脉网管理与预测方法，包括：数据模块，用于获取并整合员工在工作场域使用的社交网络数据及人力资源部门实际行为和表现数据；大数据指标计算模块，基于社交网络大数据互动记录形成互动网络；预测模型训练模块，形成员工圈子计算、非正式领导和小团体识别模型，员工、团队表现预测模型，并输出准确率最高的模型；组织场域人脉管理模块，用于可视化部门圈子、非正式领导、小团体；员工组织行为管理与预测模块：用于员工组织行为(绩效、转职、工作满意度、离职意愿)预测；团队组建于绩效预测模块，预测可能产生高绩效的团队成员的组合和已指定成员的未来团队绩效。该方法解决了公司对人脉、员工团队表现管理和预测不足的问题。

技术研发人员：罗家德
受保护的技术使用者：罗家德
技术研发日：2021.01.23
技术公布日：2021.05.11

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