隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,人力資源管理已經(jīng)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代科學(xué)化管理。然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式無法滿足政府或企業(yè)在人才引進(jìn)、培養(yǎng)、儲備等工作上的需求,為此利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(guān)心的問題。本文從研究人力資源管理系統(tǒng)的模型架構(gòu)和數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)出發(fā),將集成思想與開源Weka接口相結(jié)合,提出基于多種決策樹算法的組合分類器模型。改進(jìn)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(yīng)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(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)方法,并將數(shù)據(jù)倉庫理論與人力資源管理系統(tǒng)相結(jié)合,設(shè)計(jì)了基于主題的人力資源數(shù)據(jù)倉庫以及相應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。2.在Weka平臺上采用加權(quán)投票方式設(shè)計(jì)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(jìn)行仿真后發(fā)現(xiàn),由組合分類器得到的分類準(zhǔn)確率要優(yōu)于單個分類器的結(jié)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(jìn)行了動態(tài)自適應(yīng)設(shè)計(jì),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(xué)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(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和思路
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 小結(jié)
第二章 人力資源管理系統(tǒng)架構(gòu)及數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
    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(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.1 整體結(jié)構(gòu)功能框圖
        2.2.2 業(yè)務(wù)處理關(guān)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(shè)計(jì)
        2.4.1 基于主題的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
        2.4.2 人力資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 組合決策樹及在人力資源管理系統(tǒng)的應(yīng)用
    3.1 決策樹算法
    3.2 Weka簡介
    3.3 Weka擴(kuò)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(yīng)用
        3.4.1 人力資源數(shù)據(jù)詳細(xì)信息及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.2 采用Weka中J48算法對人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行挖掘
    3.5 結(jié)論和展望
    3.6 本章小結(jié)
第四章 自適應(yīng)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(yīng)蟻群算法
    4.3 自適應(yīng)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(yīng)設(shè)計(jì)
        4.3.4 算法描述
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 不同參數(shù)值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.2 公共數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.3 在人力資源數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 結(jié)論及展望
    4.6 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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