(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211029589.9
(22)申请日 2022.08.25
(71)申请人 中国银行股份有限公司
地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1
号
(72)发明人 黄佳兴 刘倩
(74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限
公司 11127
专利代理师 贾磊 许曼
(51)Int.Cl.
G06Q 10/06(2012.01)
G06Q 10/10(2012.01)
(54)发明名称
一种基于员工人格的团队组建方法及装置
(57)摘要
本发明涉及人工智能技术领域, 尤其涉及一
种基于员工人格的团队组建方法及装置, 方法包
括: 获取已评选出的优秀团队中每位员工的人格
得分; 对每位员工的人格得分进行分析, 得到优
秀团队的筛选约束条件; 获取待选员工的人格得
分; 根据待选员工的人格得分、 待组建的目标团
队的人数以及所述筛选约束条件从待选员工中
确定目标员工; 根据目标员工组建目标团队。 通
过本发明实施例, 实现了根据员工的人格组建团
队, 从而提高组建的团队的工作效率, 解决现有
技术中若组建的团队中的员工之间的人格存在
较大的冲突, 将会导致组建的团队的工作效率较
低, 甚至影响待开发产品的按期发布的问题。
权利要求书3页 说明书11页 附图4页
CN 115375150 A
2022.11.22
CN 115375150 A
1.一种基于员工人格的团队组建方法, 其特 征在于, 所述方法包括:
获取已评 选出的优秀团队中每位员工的人格得分;
对每位员工的人格得分进行分析, 得到所述优秀团队的筛 选约束条件;
获取待选员工的人格得分;
根据所述待选员工的人格得分、 待组建的目标团队的人数以及所述筛选约束条件从所
述待选员工中确定目标员工;
根据所述目标员工组建所述目标团队。
2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 对每位员工的人格得分进行分析, 得到所
述优秀团队的筛 选约束条件进一 步包括,
根据所述优秀团队中所有员工的人格得分构建数据集, 一位员工的人格得分作为所述
数据集中的一个数据点, 并设置该 数据点为未标记;
从所述数据集中选取一个未被标记的数据点作为第 一核心点, 对所述第 一核心点添加
标记;
计算所述数据集中其 他数据点与所述第一核心点的第一距离;
计算所述第 一距离小于第 一预设门限值的数据点的数量作为第 二门限值, 并将所述第
一核心点加入到第一数据簇中;
将所述第一距离小于第一预设门限值的数据点划分到第一子集中;
从所述第一子集中选取未标记的数据点作为第二核心点, 对所述第二核心点添加标
记;
计算所述数据集中的数据点与所述第 二核心点的第 二距离, 并计算所述第 二距离小于
第一预设门限值的数据点的数量, 并判断所述第二距离小于第一预设门限值的数据点的数
量是否小于所述第二门限值;
若否, 则将所述第二核心点加入到所述第一数据簇中, 并重复执行在所述第一子集中
选未标记的数据点作为第二核心点的步骤, 直到所述第一子集中的所有数据点均被标记,
得到的所述第一数据簇中包括 一个或多个第二核心点;
针对一个第 二核心点, 将与 该第二核心点对应的所述第 二距离小于第 一预设门限值的
数据点划分到第二子集中, 将所述第二子集作为所述第一子集, 并重复执行从所述第一子
集中选取未标记的数据点作为第二核心点, 对所述第二核心点添加标记的步骤, 直到所述
第一子集中不存在未标记的数据点或所述第一子集中不存在任何数据点后, 重复执行从所
述数据集中选取一个未被标记的数据点作为第一核心点的步骤, 并将得到的第一核心点
和/或第二核心 点加入到新的第一数据簇中, 直到所述数据集中所有的数据点均被标记后,
得到多个第一数据簇;
根据得到的多个第一数据簇确定所述优秀团队的筛 选约束条件。
3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 根据得到的多个第 一数据簇确定所述优秀
团队的筛 选约束条件进一 步包括,
分别计算每 个第一数据簇中的多个数据点对应的多位员工的人格得分的平均值;
分别计算每个第一数据簇中的数据点的数量与所述数据集中所有数据点的数量的比
值, 作为比值;
将每个第一数据簇对应的所述平均值和比值作为所述筛 选约束条件。权 利 要 求 书 1/3 页
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24.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 根据所述待选员工的人格得分、 待组建的
目标团队的人 数以及所述筛 选约束条件从所述待选员工中确定目标员工进一 步包括,
根据多个平均值以及预设第一 浮动范围计算多个人格得分范围;
根据所述多个人格得分范围 以及所述待选员工的人格得分, 将所述待选员工划分到多
个预设分组, 所述预设 分组根据所述平均值与所述第一数据簇对应;
根据所述目标团队的人 数以及所述比值确定每 个预设分组对应的员工数量;
按照所述员工数量从所述预设 分组中选取员工, 得到所述目标员工 。
5.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 计算所述数据集中的数据点与 所述第二核
心点的第二距离, 并计算所述第二距离小于第一预设门限值的数据点的数量, 并判断所述
第二距离小于第一预设门限值的数据点的数量是否小于所述第二门限值之后, 所述方法还
包括,
若所述第二距离小于第 一预设门限值的数据点的数量小于所述第 二门限值, 则将所述
第二核心点加入到第二数据簇中;
对每位员工的人格得分进行分析, 得到所述优秀团队的筛 选约束条件 还包括,
根据所述第二数据簇计算所述优秀团队的筛 选约束条件。
6.根据权利要求5所述的方法, 其特征在于, 根据得到的多个第 二数据簇计算所述优秀
团队的筛 选约束条件进一 步包括,
将所述第二数据簇 中的数据点对应的员工身份提供给工作人员, 以使工作 人员评估该
员工对所述优秀团队的贡献度;
获取所述工作人员输入的该员工的所述贡献度;
将所述贡献度超过第 三预设门限值的员工作为补选员工, 将所述补选员工的人格得分
作为所述优秀团队的筛 选约束条件。
7.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 根据所述待选员工的人格得分、 待组建的
目标团队的人 数以及所述筛 选约束条件从所述待选员工中确定目标员工进一 步包括,
若所述目标团队的人数与 所述优秀团队的人数之间的差值在预定范围内, 则根据 所述
补选员工的人格得分和所述待选员工的人格得分从所述待选员工中确定所述目标员工 。
8.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述人格得分包括开放性人格得分、 责任
心得分、 外倾 性人格得分、 宜人性人格得分以及偏执性人格得分。
9.根据权利要求8所述的方法, 其特 征在于, 所述第一距离或第二距离为欧氏距离 。
10.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 获取已评选出的优秀团队中每位员工的
人格得分进一 步包括,
获取所述优秀团队中每位员工的性格测试问卷的测试 结果;
根据所述测试 结果计算所述人格得分。
11.一种基于员工人格的团队组建装置, 其特 征在于, 包括:
人格得分获取 单元, 用于获取已评 选出的优秀团队中每位员工的人格得分;
筛选优秀条件确定单元, 用于对每位员工的人格得分进行分析, 得到所述优秀团队的
筛选约束条件;
所述人格得分获取 单元进一步用于获取待选员工的人格得分;
目标员工确定单元, 用于根据所述待选员工的人格得分、 待组建的目标团队的人数以权 利 要 求 书 2/3 页
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专利 一种基于员工人格的团队组建方法及装置
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