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龍圖騰網(wǎng)獲悉閃聘圖靈(杭州)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120373970B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510857522.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法及系統(tǒng)是由黃松立;周康康;滕強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法及系統(tǒng)，涉及人力資源評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)采集用戶在虛擬職場(chǎng)環(huán)境中的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成交互決策序列，進(jìn)而構(gòu)建任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖，最終根據(jù)用戶實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中的檢查點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征融合計(jì)算職業(yè)勝任力得分。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)職場(chǎng)能力的客觀量化評(píng)估，提高了考核的精確性和公平性。

本發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬職場(chǎng)多維度考核方法，其特征在于，包括： 采集用戶在虛擬職場(chǎng)環(huán)境中的行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時(shí)序特征提取，計(jì)算用戶在不同任務(wù)階段的行為狀態(tài)序列，基于行為狀態(tài)序列構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣分析用戶行為模式的穩(wěn)定性特征，生成用戶行為特征向量； 基于用戶行為特征向量構(gòu)建狀態(tài)空間表示，結(jié)合任務(wù)場(chǎng)景狀態(tài)信息計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，根據(jù)任務(wù)完成度和執(zhí)行效率設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略迭代方法生成交互決策序列； 根據(jù)交互決策序列構(gòu)建任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖，基于任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖生成帶有檢查點(diǎn)的任務(wù)執(zhí)行方案； 在用戶執(zhí)行任務(wù)執(zhí)行方案過(guò)程中，采集每個(gè)檢查點(diǎn)的執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)完成軌跡曲線，并結(jié)合任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖提取用戶在各檢查點(diǎn)的決策選擇，將決策選擇與用戶行為特征向量進(jìn)行特征融合，生成能力維度向量，根據(jù)能力維度向量計(jì)算職業(yè)勝任力得分，生成職業(yè)能力評(píng)估報(bào)告； 根據(jù)交互決策序列構(gòu)建任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖，基于任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖生成帶有檢查點(diǎn)的任務(wù)執(zhí)行方案包括： 從交互決策序列中提取狀態(tài)信息和決策動(dòng)作，計(jì)算所述狀態(tài)信息在決策動(dòng)作作用下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移頻次，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移頻次計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率； 基于所述狀態(tài)信息構(gòu)建任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖的節(jié)點(diǎn)，基于所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率構(gòu)建所述任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖的邊，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)可達(dá)到的后續(xù)節(jié)點(diǎn)集合和轉(zhuǎn)移代價(jià)，統(tǒng)計(jì)所述交互決策序列中各狀態(tài)節(jié)點(diǎn)被訪問(wèn)的次數(shù)和各決策動(dòng)作的選擇次數(shù)，結(jié)合所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率計(jì)算節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)權(quán)重和決策動(dòng)作的選擇權(quán)重； 基于所述訪問(wèn)權(quán)重、選擇權(quán)重和轉(zhuǎn)移代價(jià)構(gòu)建路徑評(píng)價(jià)函數(shù)，利用所述路徑評(píng)價(jià)函數(shù)在任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃圖中求解最優(yōu)執(zhí)行路徑，計(jì)算所述最優(yōu)執(zhí)行路徑上各節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)權(quán)重變化率和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率變化率，將所述訪問(wèn)權(quán)重變化率和所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率變化率的加權(quán)和作為節(jié)點(diǎn)重要度； 在所述最優(yōu)執(zhí)行路徑上選擇重要度局部最大的節(jié)點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，提取所述檢查點(diǎn)對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)信息、可選決策動(dòng)作和訪問(wèn)權(quán)重，生成檢查點(diǎn)配置信息，將所述最優(yōu)執(zhí)行路徑、檢查點(diǎn)配置信息和各節(jié)點(diǎn)間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率組合生成任務(wù)執(zhí)行方案。

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