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申请/专利权人：浙江物芯数科信息产业有限公司
摘要：本申请公开了一种网格员技能评价方法及系统，涉及网格员评价领域，包括：采集网格员技能数据；采用基于增强学习的机器学习算法构建网格员的多维评价模型；将采集的技能数据作为输入，通过构建的多维评价模型计算获得个性化技能评价结果；将获得的个性化技能评价结果输入基于知识图谱的推荐算法中，生成个性化的推荐学习内容；获取网格员完成推荐学习内容后更新的技能数据，将更新的技能数据进行预处理作为第二训练样本集；采用基于参数服务器的分布式增量学习方法，利用第二训练样本集对构建的多维评价模型进行调整，获得更新后的多维评价模型。针对现有技术中网格员技能评价个性化程度低，本申请提高了网格员评价的针对性。
主权项：1.一种网格员技能评价方法，包括：采集网格员技能数据；技能数据包含网格员的基础数据、工作成果数据和学习数据；其中，基础数据包含姓名、性别、年龄、学历和专业；工作成果数据包含事件上报数据和检查数据，其中，事件上报数据包含M1大类和M2小类事件类型，检查数据包含检查指标清单；学习数据包含每日学习情况；将采集的技能数据进行预处理，作为第一训练样本集；采用基于增强学习的机器学习算法对第一训练样本集进行特征提取和模型训练，构建网格员的多维评价模型；其中，增强学习采用设置奖励函数，将网格员的评价结果与奖励值建立映射关系，并以奖励值的累积和为优化目标；将采集的技能数据作为输入，通过构建的多维评价模型计算获得个性化技能评价结果；将获得的个性化技能评价结果输入基于知识图谱的推荐算法中，生成个性化的推荐学习内容；其中，推荐算法利用预先构建的网格工作知识图谱，根据个性化技能评价结果，通过知识推理与链接预测，根据不同的网格员生成个性化的推荐学习内容；其中，网格工作知识图谱包含网格工作的概念、实体及关联关系；获取网格员完成推荐学习内容后更新的技能数据，将更新的技能数据进行预处理作为第二训练样本集；采用基于参数服务器的分布式增量学习方法，利用第二训练样本集对构建的多维评价模型进行调整，获得更新后的多维评价模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江物芯数科信息产业有限公司 一种网格员技能评价方法及系统
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