基于深度强化学习的虚拟职场多维度考核方法及系统
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基于深度强化学习的虚拟职场多维度考核方法及系统
申请号:
CN202510857522
申请日期:
2025-06-25
公开号:
CN120373970B
公开日期:
2025-09-02
类型:
发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度强化学习的虚拟职场多维度考核方法及系统,涉及人力资源评估技术领域,包括通过采集用户在虚拟职场环境中的行为数据,构建状态转移概率矩阵,基于深度强化学习生成交互决策序列,进而构建任务执行规划图,最终根据用户实际执行过程中的检查点数据,进行特征融合计算职业胜任力得分。本发明实现了对职场能力的客观量化评估,提高了考核的精确性和公平性。
技术关键词
转移概率矩阵
检查点
决策
深度强化学习模型
序列
时序
考核方法
职业
生成用户
数据
迭代方法
特征值集合
计算机程序指令
节点
生成动作
策略更新
资源状态信息