數(shù)據(jù)挖掘在高校人力資源系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究.pdf

1、高校由人事管理到人力資源管理的轉(zhuǎn)變是贏得競爭力的必然趨勢。高校人事管理信息化積累了越來越多的歷史數(shù)據(jù)，迫切需要一種技術(shù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘的研究為開掘這種數(shù)據(jù)資源提供了可能，它能對繁雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地組織，通過公正客觀的統(tǒng)計(jì)和分析，快速而正確地找出隱含的模式，準(zhǔn)確地掌握未來動(dòng)態(tài)。 本文針對高校人力資源管理工作的實(shí)際需要，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在高校人力資源系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了較為深入、系統(tǒng)的研究。

2、 本文首先對回歸分析等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究，結(jié)合高校教師人數(shù)預(yù)測這一回歸挖掘任務(wù)，重點(diǎn)分析了基于最小二乘法的多元線性回歸分析方法，并對多元線性回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)方法進(jìn)行了詳細(xì)論述，進(jìn)而采用這種方法設(shè)計(jì)了高校教師人數(shù)回歸挖掘算法。 本文對經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，詳細(xì)分析了Apriori算法的不足和性能瓶頸，并以此作為突破點(diǎn)改進(jìn)了Apriori算法，以用于對師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。改進(jìn)算法借助SQL

3、技術(shù)直接生成頻繁項(xiàng)集，省去了傳統(tǒng)算法中創(chuàng)建候選集的步驟。另外，改進(jìn)算法結(jié)合具體應(yīng)用，擴(kuò)展了布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，允許用戶選擇挖掘?qū)傩裕⒃谕诰蚯安恍鑼ΜF(xiàn)有關(guān)系型表結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。在對關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行評價(jià)時(shí)，改進(jìn)算法在原有“支持度-置信度”框架基礎(chǔ)上，加入了影響度，避免了高置信度的誤導(dǎo)規(guī)則的出現(xiàn)。 本文還探討了數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)、實(shí)施方法，并詳細(xì)論述了設(shè)計(jì)、建立高校人力資源數(shù)據(jù)倉庫的整個(gè)過程。通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)建模方法的分析，本文設(shè)