本技术属于人员管理，尤其涉及一种参数自优化的人员选择方法及相关设备。
背景技术：
1、现实生活中存在很多需要进行人员推荐的场景，例如，对项目评审时需要选择评审专家，在当前的项目评审中，评审专家的选拔通常依赖于人工操作，这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的干扰，难以保证选拔的公正性和随机性。
2、在现有技术中，也有评审项目的评审专家进行随机抽选，但随机抽选评审专家（人员推荐）的随机性过大，未考虑到不同评审专家的专业素养情况，同时，同一项目往往需要多次评审，随着项目的增加，业务人员需要为每次评审单独设置指标数据，所述指标数据包括但不限于指标项和指标项对应的权重，由此带来较大的工作量，若针对同一项目的不同阶段评审采用相同的指标数据，虽然减少了业务人员的工作量，但会使得评审专家的选择并不合理。
技术实现思路
1、本技术实施例提供了一种参数自优化的人员选择方法及相关设备，可以现有技术中指标数据单独设置时带来较大工作量，指标数据保持一致使得评审专家的选择并不合理的问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种参数自优化的人员选择方法，包括：
3、基于用人请求信息中的条件数据在预设人才资源库中选择目标待推荐人员；
4、基于自优化指标数据计算所述目标待推荐人员的权重数值，并根据所述权重数值生成所述目标待推荐人员的第一推荐值；
5、所述基于自优化指标数据计算所述目标待推荐人员的权重数值的步骤，包括：
6、获取与所述用人请求信息对应的目标业务信息，并获取所述目标业务信息的业务类型；
7、基于所述业务类型获取历史指标数据，并将所述历史指标数据进行展示；
8、获取针对所述历史指标数据的用户请求信息，并根据所述用户请求信息对所述历史指标数据进行更新，得到所述自优化指标数据，所述自优化指标数据包括指标项和所述指标项的权重数据；
9、获取所述目标待推荐人员与所述指标项对应的指标数据，并针对所述指标项在预设赋值规则中选择与所述指标项对应的预设赋值方法作为目标赋值方法；
10、按所述目标赋值方法和所述指标数据，针对所述指标项对所述目标待推荐人员进行赋值，得到目标值，并根据所述目标值和所述权重数据计算所述目标待推荐人员的权重数值；
11、按所述第一推荐值对所述目标待推荐人员进行排序，得到人才资源池，并根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择。
12、可选地，所述条件数据包括专业条件、地点条件和时间条件中的至少一种，所述基于用人请求信息中的条件数据在预设人才资源库中选择初始待推荐人员的步骤，包括：
13、基于所述条件数据中的专业条件在所述预设人才资源库中选择满足所述专业条件的待选人员作为第一初始待推荐人员，所述预设人才资源库包括待选人员和所述待选人员的专业信息；
14、获取所述第一初始待推荐人员的预设工作范围，基于所述条件数据中的地点条件和所述预设工作范围，在所述第一初始待推荐人员中选择出满足所述地点条件的人员作为第二初始待推荐人员；
15、获取所述第二初始待推荐人员的行程数据，基于所述行程数据和所述条件数据中的时间条件，在所述第二初始待推荐人员中选择出满足所述时间条件的人员作为第三初始待推荐人员，并将所述第三初始待推荐人员作为所述目标待推荐人员。
16、可选地，所述基于所述条件数据中的专业条件在所述预设人才资源库中选择满足所述专业条件的待选人员作为第一初始待推荐人员的步骤，包括：
17、将与所述专业条件对应的专业作为目标专业，并获取所述目标专业的专业课程数据；
18、基于所述专业课程数据确定所述目标专业的备选专业；
19、根据所述目标专业和所述备选专业在所述预设人才资源库中选择满足所述专业条件的待选人员作为第一初始待推荐人员。
20、可选地，所述基于所述专业课程数据确定所述目标专业的备选专业的步骤，包括：
21、将与所述专业课程数据中至少一门课程对应的专业作为待选专业，并记录所述待选专业与所述专业课程数据相匹配的关联课程数；
22、按所述关联课程数的由大到小的顺序对所述待选专业进行排序，得到待选专业集；
23、按由前往后的顺序在所述待选专业集中选择预设数目个待选专业作为所述备选专业。
24、可选地，所述按所述第一推荐值对所述目标待推荐人员进行排序，得到人才资源池的步骤，包括：
25、当不同目标待推荐人员的第一推荐值相同时，将第一推荐值相同的目标待推荐人员作为待处理推荐人员；
26、通过预设随机数生成方法为每个待处理推荐人员设置完全随机数，将所述完全随机数作为第二推荐值，并通过所述第二推荐值对所述待处理推荐人员进行排序，得到人才资源池。
27、可选地，在所述根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择的步骤之前，还包括：
28、获取与所述用人请求信息对应的用户信息，并基于所述用户信息获取所述用户信息的历史用人数据，所述历史用人数据包括历史人员的身份信息和历史人员的历史评分数据；
29、根据所述历史评分数据，在所述历史用人数据中选择出历史评分数据低于阈值的历史人员作为目标历史人员；
30、根据所述目标历史人员的身份信息与所述人才资源池中的目标待推荐人员进行匹配；
31、若所述人才资源池中存在与所述目标历史人员匹配的目标待推荐人员，则将与所述目标历史人员匹配的目标待推荐人员剔除出所述人才资源池，得到第一目标人才资源池，所述第一目标人才资源池用于按从前到后的顺序进行人员选择。
32、可选地，在所述根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择的步骤之前，还包括：
33、获取所述目标待推荐人员在预设时间范围内的被推荐次数；
34、根据预设关系函数和所述被推荐次数生成所述目标推荐人员的均衡参数，所述预设关系函数为表征所述被推荐次数和所述均衡参数为反比关系的函数；
35、基于所述均衡参数调整所述人才资源池内所述目标待推荐人员的顺序，得到第二目标人才资源池，所述第二目标人才资源池用于按从前到后的顺序进行人员选择。
36、第二方面，本技术实施例提供了一种参数自优化的人员选择装置，所述参数自优化的人员选择装置，包括：
37、筛选模块，用于基于用人请求信息中的条件数据在预设人才资源库中选择目标待推荐人员；
38、计算模块，用于基于自优化指标数据计算所述目标待推荐人员的权重数值，并根据所述权重数值生成所述目标待推荐人员的第一推荐值；
39、推荐模块，用于按所述第一推荐值对所述目标待推荐人员进行排序，得到人才资源池，并根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择。
40、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的参数自优化的人员选择方法。
41、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的参数自优化的人员选择方法。
42、第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的参数自优化的人员选择方法。
43、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
44、本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过基于用人请求信息中的条件数据在预设人才资源库中选择目标待推荐人员，可以根据不同条件在预设人才资源库中选择灵活选择目标待推荐人员；基于自优化指标数据计算所述目标待推荐人员的权重数值，并根据所述权重数值生成所述目标待推荐人员的第一推荐值；所述基于自优化指标数据计算所述目标待推荐人员的权重数值的步骤，包括：获取与所述用人请求信息对应的目标业务信息，并获取所述目标业务信息的业务类型；基于所述业务类型获取历史指标数据，并将所述历史指标数据进行展示；获取针对所述历史指标数据的用户请求信息，并根据所述用户请求信息对所述历史指标数据进行更新，得到所述自优化指标数据，所述自优化指标数据包括指标项和所述指标项的权重数据，通过历史指标数据和用户请求信息生成自优化指标数据，即，采用用户请求信息对已有的历史指标数据进行更新，相较于重新制定指标数据减少了业务人员的工作量，推进了人员选择的智能化，兼顾指标数据的准确性和生成指标数据的效率性；获取所述目标待推荐人员与所述指标项对应的指标数据，并针对所述指标项在预设赋值规则中选择与所述指标项对应的预设赋值方法作为目标赋值方法，不同指标项的赋值方法不同，例如，时间指标项和能力指标项采用两种不同的赋值方法，保证基础数据的合理性；按所述目标赋值方法和所述指标数据，针对所述指标项对所述目标待推荐人员进行赋值，得到目标值，并根据所述目标值和所述权重数据计算所述目标待推荐人员的权重数值；按所述第一推荐值对所述目标待推荐人员进行排序，得到人才资源池，并根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择。
1.一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，所述条件数据包括专业条件、地点条件和时间条件中的至少一种，所述基于用人请求信息中的条件数据在预设人才资源库中选择初始待推荐人员的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，所述基于所述条件数据中的专业条件在所述预设人才资源库中选择满足所述专业条件的待选人员作为第一初始待推荐人员的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，所述基于所述专业课程数据确定所述目标专业的备选专业的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，所述按所述第一推荐值对所述目标待推荐人员进行排序，得到人才资源池的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，在所述根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择的步骤之前，还包括：
7.如权利要求1所述的一种参数自优化的人员选择方法，其特征在于，在所述根据所述用人请求信息中的需求数据在所述人才资源池中按从前到后的顺序进行人员选择的步骤之前，还包括：
8.一种参数自优化的人员选择装置，其特征在于，所述参数自优化的人员选择装置，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的参数自优化的人员选择方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的参数自优化的人员选择方法。
