本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場中的應用與研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在過去的幾年間,人力資源信息發(fā)布平臺受到更多企業(yè)和人才的青睞,逐漸成為最主要的招聘、應聘信息發(fā)布的工具之一。網(wǎng)絡(luò)信息量因此呈現(xiàn)出劇增的態(tài)勢,在傳統(tǒng)模式下,招、應聘雙方通過手工的方式查詢對方的信息,這種方式顯然難以為不斷增長的職位、人才需求提供快速的滿足。在本課題中,圍繞數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場中實踐應用這一重點展開分析。在大量的數(shù)據(jù)中,挖掘人才和職位彼此間的關(guān)系。首先對人力資源市場業(yè)務的特征進行歸納,對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法進行對比分析,在此基礎(chǔ)上決定使用決策樹算法中的一種C4.5算法。應用長春市人才市場的求職人員信息,對這些信息進行科學的抽取和預處理,然后將處理結(jié)果提供給C4.5算法,并得到?jīng)Q策樹和規(guī)則,創(chuàng)建擇業(yè)傾向矩陣;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實現(xiàn)個性化推薦功能。這一方法的運用,要經(jīng)歷條件過濾、條件相似度計算、求職傾向計算等環(huán)節(jié)。針對求職中存在的所有因素展開分析,從而確定推薦職位列表,幫助求職者更快地選擇更加適合自己的工作。成功設(shè)計出可行的方法后,還通過實驗對該方法的效果進行驗證,對比了傳統(tǒng)人才推薦方法的效果。實驗結(jié)果證明,應用數(shù)據(jù)挖掘的人才推薦方法,在效果方面的表現(xiàn)是最佳的。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 人才和職位推薦 決策樹分類
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;F249.27
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究的目的及意義10-11
• 1.3 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-12
• 1.4 研究內(nèi)容12-13
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)13
• 1.6 本章小結(jié)13-15
• 第二章 人力資源理論綜述15-19
• 2.1 人力資源管理15-16
• 2.1.1 人力資源管理的定義15
• 2.1.2 人力資源管理的任務15-16
• 2.2 人力資源價值研究綜述16-17
• 2.2.1 風險分類16-17
• 2.2.2 風險識別17
• 2.2.3 風險評估17
• 2.2.4 風險消除17
• 2.2.5 風險監(jiān)控17
• 2.3 人力資源模塊分析17-18
• 2.3.1 招聘管理17-18
• 2.3.2 離職管理18
• 2.3.3 績效管理18
• 2.3.4 薪金管理18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)19-25
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念19
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀19-20
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘的應用20-21
• 3.4 數(shù)據(jù)挖掘的任務21-24
• 3.5 本章小結(jié)24-25
• 第四章 數(shù)據(jù)分類中的決策樹學習方法25-33
• 4.1 決策樹學習的表示形式25-26
• 4.2 決策樹的建立26
• 4.3 決策樹學習算法介紹26-32
• 4.3.1 屬性選擇度量27
• 4.3.2 信息熵27-28
• 4.3.3 信息增益與增益率28-29
• 4.3.4 ID3與C4.5 算法的比較29-30
• 4.3.5 C4.5 算法中的離散化與默認值處理30-31
• 4.3.6 C4.5 的剪枝31-32
• 4.4 本章小結(jié)32-33
• 第五章 決策樹分類在求職傾向挖掘中的應用33-61
• 5.1 決策樹算法的選擇33
• 5.2 業(yè)務問題的定義33-34
• 5.3 數(shù)據(jù)抽取34-42
• 5.4 數(shù)據(jù)預處理42-53
• 5.4.1 數(shù)據(jù)集成42-43
• 5.4.2 數(shù)據(jù)清洗43-48
• 5.4.3 數(shù)據(jù)歸約48-50
• 5.4.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換50-53
• 5.5 建立求職傾向分析決策樹53-60
• 5.5.1 數(shù)據(jù)輸入53-54
• 5.5.2 參數(shù)設(shè)置54-55
• 5.5.3 決策樹的建立與模型評價55-56
• 5.5.4 規(guī)則生成和傾向矩陣建立56-60
• 5.6 本章小結(jié)60-61
• 第六章 基于數(shù)據(jù)挖掘的個性化人才推薦方法61-73
• 6.1 個性化推薦概述61
• 6.2 傳統(tǒng)的推薦方法61-64
• 6.2.1 基于內(nèi)容的推薦61-63
• 6.2.2 基于協(xié)同過濾的推薦63-64
• 6.3 個性化人才推薦方法過程64-70
• 6.3.1 職位硬性條件過濾65-66
• 6.3.2 非硬性條件相似度計算66-68
• 6.3.3 求職傾向權(quán)重計算68-69
• 6.3.4 最終權(quán)重計算69
• 6.3.5 職位推薦列表生成69-70
• 6.4 推薦方法效果比較70-71
• 6.4.1 數(shù)據(jù)集70
• 6.4.2 評價標準70-71
• 6.4.3 實驗結(jié)果與分析71
• 6.5 推薦方法應用實例71-72
• 6.6 本章小結(jié)72-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 總結(jié)73
• 7.2 展望73-75
• 參考文獻75-77
• 致謝77

【相似文獻】

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本文編號：302459