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龙图腾网恭喜贝壳技术有限公司申请的专利基于预测模型的人员稳定性预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113379124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110645213.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于预测模型的人员稳定性预测方法及装置是由杨航;贺欧文设计研发完成，并于2021-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预测模型的人员稳定性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了一种基于预测模型的人员稳定性预测方法及装置。该方法包括：根据待评估人员的人员信息，确定特征分类为静态连续类型的第一特征数据、特征分类为静态离散类型的第二特征数据，以及特征分类为动态类型的第三特征数据；针对所确定的特征数据中的至少之一，分别以与其特征分类匹配的数据处理方式对其进行数据处理；针对所确定的特征数据中的至少之一，分别以与其特征分类匹配的特征向量生成方式，生成其的数据处理结果对应的特征向量；根据所生成的特征向量，对待评估人员进行稳定性预测。本公开的实施例能够实现对人员的稳定性识别，整个过程无需人工过多参与，因而成本较低，准确性较高，能够较好地满足实际需求。

本发明授权基于预测模型的人员稳定性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于预测模型的人员稳定性预测方法，其特征在于，包括：根据待评估人员的人员信息，确定特征分类为静态连续类型的第一特征数据、特征分类为静态离散类型的第二特征数据，以及特征分类为动态类型的第三特征数据，所述第一特征数据为静态连续数据，所述第二特征数据为静态类别数据，所述第三特征数据为时间序列数据；针对所述第一特征数据、所述第二特征数据和所述第三特征数据中的至少之一，分别以与其特征分类匹配的数据处理方式对其进行数据处理，得到数据处理结果；其中，与所述第一特征数据的特征分类匹配的数据处理方式为归一化处理，得到的数据处理结果为经归一化的静态连续数据；与所述第二特征数据的特征分类匹配的数据处理方式为低频过滤，得到的数据处理结果为经低频过滤得到的静态类别数据，与所述第三特征数据的特征分类匹配的数据处理方式为基于预设时间衰减因子分别对所述第三特征数据包括的按照时序顺序排列的多个特征数值进行时间衰减处理，得到的数据处理结果为经时间衰减处理得到的时间序列数据；针对所述第一特征数据、所述第二特征数据、所述第三特征数据中的至少之一，分别依据预先设置的特征分类与特征向量生成方式之间的对应关系，确定其特征分类匹配的特征向量生成方式，并以与其特征分类匹配的特征向量生成方式，生成其的数据处理结果对应的特征向量；根据所生成的特征向量，对所述待评估人员进行稳定性预测。

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