一种基于大数据的人力资源数据管理方法及系统

本申请提供了一种基于大数据的人力资源数据管理方法及系统，涉及人力资源数据管理的技术领域，所述方法包括：获取目标与历史数据，利用历史数据构建人力资源数据湖，通过图神经网络对非结构化数据做实体关系抽取，生成含匹配权重的员工能力‑岗位需求图谱；从结构化数据提取显性特征，从非结构化数据中提取隐性特征和匹配权重构建输入特征向量并添加离职概率标签，基于联邦学习框架训练离职风险预测模型；基于目标数据构建目标特征向量输入模型，输出预测结果。本申请能够有效挖掘人力资源管理数据中的信息，从而更精准地支持人力资源决策。