隨著計算機和互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展,人力資源管理已經實現(xiàn)現(xiàn)代科學化管理。然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式無法滿足政府或企業(yè)在人才引進、培養(yǎng)、儲備等工作上的需求,為此利用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)人力資源管理系統(tǒng)中的隱含規(guī)律,為政府或企業(yè)提供決策支持,成了政府和企業(yè)迫切關心的問題。本文從研究人力資源管理系統(tǒng)的模型架構和數(shù)據(jù)倉庫的設計出發(fā),將集成思想與開源Weka接口相結合,提出基于多種決策樹算法的組合分類器模型。改進了基于規(guī)則分類和蟻群算法的數(shù)據(jù)挖掘模型,將其成功應用于人力資源管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘中,得到了理想的分類效果和有效的決策支持。本文的創(chuàng)新工作主要包括:1.提出了人力資源管理系統(tǒng)的業(yè)務架構設計方法,并將數(shù)據(jù)倉庫理論與人力資源管理系統(tǒng)相結合,設計了基于主題的人力資源數(shù)據(jù)倉庫以及相應的系統(tǒng)結構。2.在Weka平臺上采用加權投票方式設計了基于多種決策樹算法的組合分類器。在對人力資源管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進行仿真后發(fā)現(xiàn),由組合分類器得到的分類準確率要優(yōu)于單個分類器的結果。3.為了平衡Ant-Miner算法的收斂速度和全局搜索能力,本文對算法中的確定性選擇概率和揮發(fā)系數(shù)進行了動態(tài)自適應設計,并用UCI公共數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究和發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在人力資源上的研究和應用現(xiàn)狀
    1.3 研究內容和思路
    1.4 本文的組織結構
    1.5 小結
第二章 人力資源管理系統(tǒng)架構及數(shù)據(jù)倉庫設計
    2.1 人力資源管理系統(tǒng)簡介
    2.2 人力資源管理系統(tǒng)業(yè)務架構設計
        2.2.1 整體結構功能框圖
        2.2.2 業(yè)務處理關系圖
        2.2.3 系統(tǒng)框架圖
    2.3 數(shù)據(jù)倉庫
    2.4 人力資源系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫設計
        2.4.1 基于主題的數(shù)據(jù)倉庫設計
        2.4.2 人力資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結構
    2.5 本章小結
第三章 組合決策樹及在人力資源管理系統(tǒng)的應用
    3.1 決策樹算法
    3.2 Weka簡介
    3.3 Weka擴展
        3.3.1 組合分類器
        3.3.2 基于多種決策樹算法的組合分類器
    3.4 組合決策樹在人力資源管理系統(tǒng)的挖掘應用
        3.4.1 人力資源數(shù)據(jù)詳細信息及數(shù)據(jù)預處理
        3.4.2 采用Weka中J48算法對人力資源數(shù)據(jù)進行挖掘
        3.4.3 采用組合決策樹算法對人力資源數(shù)據(jù)進行挖掘
    3.5 結論和展望
    3.6 本章小結
第四章 自適應蟻群分類規(guī)則挖掘算法
    4.1 基于規(guī)則的分類算法
    4.2 蟻群算法
        4.2.1 蟻群算法的基本原理
        4.2.2 自適應蟻群算法
    4.3 自適應蟻群分類規(guī)則挖掘算法
        4.3.1 規(guī)則生成
        4.3.2 剪枝策略
        4.3.3 對ρ的自適應設計
        4.3.4 算法描述
    4.4 仿真實驗與結果分析
        4.4.1 不同參數(shù)值的實驗結果
        4.4.2 公共數(shù)據(jù)集實驗結果
        4.4.3 在人力資源數(shù)據(jù)集上的實驗結果
    4.5 結論及展望
    4.6 本章小結
第五章 結論與展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3774243