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申请/专利权人：安徽工业大学科技园有限公司
申请日：2024-04-16
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154134A
主分类号：G06Q10/10
分类号：G06Q10/10;G06Q10/0639;G06Q10/04;G06F18/22;G06F40/216;G06F40/284;G06N3/0499
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于扣分预测模型的自动化办公审批方法，属于自动化办公技术领域；针对现有绩效评定方法无法有效处理由于重点工作级别、类别以及责任人类别的差异所带来的问题；本发明引入了重点工作扣分预测模型，以基础分数和带权属性值集合作为输入，准确预测未完成重点工作应扣除的绩效分数；同时，设计了审批流程生成策略，系统可自动生成新增重点工作的审批流程，提高工作效率；实施过程中，按照keyWork‑PDCA理论，通过预测、执行、检查、改进循环确保重点工作的科学有效实施；此审批方法的优势在于提供了科学依据的扣分预测模型、高效的审批流程生成策略，以及结合keyWork‑PDCA理论的生效流程，保证了持续优化的绩效评定。
主权项：1.一种基于扣分预测模型的自动化办公审批方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取重点工作数据集：重点工作数据集包括难度级别、工作级别以及不同类型的责任人信息；S2、构建特征词集合：根据难度级别、工作级别和不同类型的责任人信息，构建特征词集合并转换成工作向量；S3、计算相似度并构建相似度矩阵：通过计算工作向量之间的余弦相似度，构建一个重点工作相似度矩阵；S4、通过重点工作相似度矩阵，新增一项重点工作时预测未完成时应扣除的参考分数；S5、获取重点工作的属性，重点工作的属性包括工作类型、重要程度、完成时间以及完成质量；同时，获取该项重点工作责任人的属性，重点工作责任人的属性包括工作经验、工作岗位；利用RoughSet做权值计算，并与对应的属性值相乘，得到工作带权属性值；S6、预测未完成扣分：将S4中获得的参考分数与S5中获得到的工作带权属性值作为输入，带入构建的多层感知机，构建和训练未完成扣分预测模型，得到新增重点工作每个责任人未完成应扣除的分数；S7、根据新增的一项重点工作特征，自动生成该项重点工作生效的审批流程；S8、根据keyWork-PDCA理论对预测分数以及审批流程进行优化处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学科技园有限公司 一种基于扣分预测模型的自动化办公审批方法
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