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摘要：本发明公开了一种企业员工薪资动态管理服务实现方法，针对企业中不能合理地对薪资各个组成项目进行量化加权评估导致员工的薪资无法动态符合表现员工的工作表现的问题，提供了一种企业员工薪资动态自助管理服务。框架中，使用了最大‑最小规范化、非负矩阵分解，将员工薪资组成项目量化并规范化后提取出特征。随机森林方法根据每个员工薪资组成项目特征生成该员工以往每个月的薪资向量，并设置实验的训练集与测试集。通过基于去噪自动编码器的对抗生成网络对训练集中薪资向量的训练，实现动态地对企业员工薪资进行调整，提供更加高效的动态薪资管理服务。

主权项：1.一种企业员工薪资动态管理服务实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1获取企业员工的薪资的各个组成项目，每位员工的薪资有5个指标组成项目，包括基本信息、考勤信息、调动信息、工资信息和绩效信息，对每个组成项目进行评分，并且数值设置在在[1，5]之间；2对收集到的员工薪资组成项目进行数据规范化，采取了最大-最小规范化MinMaxnormalization；3对规范化后的数据进行特征提取，采取非负矩阵分解Non-negativeMatrixFactorization,NMF；4先使用随机森林方法RandomForest将从每个员工以往每月的5个薪资组成项目提取出的特征生成该员工以往每个月的薪资向量，并设置实验的训练集与测试集，随机森林的最大特征数max_features选择区间为[α,β]、决策树的棵树n_estimators设置为θ、决策树最大深度max_depth为γ、叶子节点最少样本数min_samples_leaf设置为η，并通过网格搜索法更新参数的先验分布，以在超参数空间中找到最佳组合；5使用去噪自编码器DAE作为基于去噪自动编码器的对抗生成网络的生成器，生成器DAE接受随机森林方法生成的员工薪资向量，根据传入的薪资向量生成虚假的薪资向量，并输出给判别器MLP，降噪自编码器DAE在自编码模型的基础增加了加噪层，对初始的输入向量加入噪声产生一个受损的向量，然后将受损向量输入传统的自动编码器中，使其重建原来的无损向量；6基于去噪自动编码器的对抗生成网络由两个模型组成，通过一个生成器G和判别器D的竞争过程，G学习真实数据的分布，以生成符合真实数据特征的虚假数据，使用多层感知机作为判别器，对生成器降噪自编码器DAE生成的虚假的薪资向量进行判断，并将结果返回给生成器DAE实现生成器与判别器之间对抗性的训练；7使用训练好的基于去噪自动编码器的对抗生成网络输出员工未来薪资向量，计算出员工薪资的各个组成项目的得分，并得到员工未来薪资的变化，输出最终的结果。

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百度查询： 南京邮电大学 一种企业员工薪资动态管理服务实现方法