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龙图腾网获悉职在必得数字科技(广州)有限公司申请的专利一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法及系统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：CN119783151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411838349.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法及系统是由王梓羽;林免冲;李小容;胡雄彬设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：对待统计薪资数据进行异常筛除处理；基于该待统计薪资数据进行绩效评定；基于该待统计薪资数据和绩效评定结果利用波动异常分析进行薪酬核算，获得目标薪酬数据；基于目标薪酬数据利用薪酬影响分析获取绩效目标修正数据和工作目标修正数据；获取目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据中待脱敏数据的数据属性以确定脱敏方式，并基于脱敏方式对其进行脱敏处理；将该目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据存储至存储节点中。本发明极大地提高了薪酬管理的智能化程度，使薪酬管理达到更为理想的效果。

本发明授权一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于人力资源行业的薪酬智能化管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取各相关人员的待统计薪资数据，对所述待统计薪资数据进行异常筛除处理，获得异常筛除处理后的待统计薪资数据； 基于异常筛除处理后的待统计薪资数据进行绩效评定，获得绩效评定结果； 基于异常筛除处理后的待统计薪资数据和绩效评定结果利用波动异常分析进行薪酬核算，获得各相关人员的目标薪酬数据； 基于所述目标薪酬数据利用薪酬影响分析进行各相关人员的绩效目标和工作目标的修正分析，获得绩效目标修正数据和工作目标修正数据； 获取所述目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据中待脱敏数据的数据属性，基于所述数据属性结合属性特征分析确定脱敏方式，并基于所述脱敏方式对所述目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据进行脱敏处理，获得脱敏处理后的目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据； 将脱敏处理后的目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据存储至数据库对应的存储节点中； 其中，基于异常筛除处理后的待统计薪资数据和绩效评定结果利用波动异常分析进行薪酬核算，获得各相关人员的目标薪酬数据，包括：获取各相关人员对应的薪酬计算规则，基于所述薪酬计算规则利用异常筛除处理后的待统计薪资数据和绩效评定结果进行薪酬统计，获得各相关人员的薪酬数据；基于负载均衡算法获取适配核算引擎的调用地址，并基于所述调用地址将各相关人员的薪酬数据传输至对应的核算引擎中；所述核算引擎获取与各相关人员所对应的若干个同级人员的同级薪酬数据，并基于所述同级薪酬数据进行数据波动特征分析，获得波动特征数据；基于非负矩阵分解算法对薪酬数据进行分解处理，获得薪酬数据的基础特征向量和对应的权重系数，根据基础特征向量和对应的权重系数利用潜在空间特征映射生成多维特征映射数据，根据局部异常因子算法利用波动特征数据对多维特征映射数据进行奇异点识别，得到薪酬数据中的奇异点或离群值，获得奇异点识别结果；基于所述奇异点识别结果和波动特征数据对各相关人员的薪酬数据进行核查处理，获得核查处理结果，并基于所述核查处理结果确定各相关人员的目标薪酬数据； 基于异常筛除处理后的待统计薪资数据进行绩效评定，获得绩效评定结果，包括：在异常筛除处理后的待统计薪资数据中提取工时数据、人员合作数据和评价文本数据；获取所述工时数据与绩效数据之间的关联程度，并基于所述关联程度进行初始绩效评定，获得初始绩效评定结果；对所述评价文本数据进行分词，获得若干个分词词组，并基于若干个分词词组生成词向量矩阵，基于所述词向量矩阵确定能力评价等级；以合作人员信息为节点，合作项目信息为边，根据预设规则为每个节点分配权重，并根据各节点的权重计算节点之间的相互影响权重，根据节点、边、权重和相互影响权重构建合作网络模型，基于所述人员合作数据利用合作网络模型进行合作贡献度分析，获得合作贡献度数据；基于所述能力评价等级和合作贡献度数据对所述初始绩效评定结果进行调整，获得绩效评定结果； 将脱敏处理后的目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据存储至数据库对应的存储节点中，包括：获取数据库中各存储节点的节点加密摘要值，根据各存储节点的数据读取次数、数据重构读取次数、数据读取平均时延和带宽计算各存储节点的优先级系数，所述优先级系数的计算表达式为： ， 其中，y为优先级系数，a为数据读取次数，为数据读取次数对应的权重，b为数据重构读取次数，为数据重构读取次数对应的权重，c为数据读取平均时延，为数据读取平均时延对应的权重，d为带宽，为带宽对应的权重，为修正系数，并对脱敏处理后的目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据进行活跃程度分析，获得对应的活跃程度信息，基于所述活跃程度信息、优先级系数和节点加密摘要值确定数据存储策略；基于所述数据存储策略将脱敏处理后的目标薪酬数据、绩效目标修正数据和工作目标修正数据存储至数据库对应的存储节点中。

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