基于廣義信息熵的決策樹模型及其在績效評價中的應(yīng)用.pdf

1、績效評價在企業(yè)管理中起著至關(guān)重要的作用，如何有效實施績效評價已經(jīng)成為人力資源管理研究中的一個重要問題。目前，實施績效評價的方法有很多種，例如圖尺度評價法、交替排序法、配對比較法、關(guān)鍵事件法、行為錨定等級評價法、目標(biāo)管理法、360度考評法、KPI關(guān)鍵指標(biāo)法、平衡計分卡等等，但這些方法只能獲得數(shù)據(jù)的一些表層信息，而不能較好地挖掘出數(shù)據(jù)間潛在的相關(guān)性，而以決策樹模型為代表的數(shù)據(jù)挖掘方法在績效評價中的應(yīng)用恰恰有效彌補了這一不足。這其中，模糊決策

2、樹模型由于有效集成了模糊理論和決策樹的優(yōu)點，不僅具有很強的決策分析能力，而且能很好地處理模糊性和不確定性問題，同時作為決策樹模型的擴展，越來越引起關(guān)注。
　　 本文以模糊信息的分解定理為基礎(chǔ)，通過水平截集與水平權(quán)函數(shù)相結(jié)合策略給出了模糊集合的廣義Hartley度量模式和計算公式；進(jìn)而引入了模糊分割(劃分)的廣義信息熵概念，并將之應(yīng)用到模糊決策樹的擴展屬性選擇過程中，提出了基于廣義信息熵的模糊決策樹模型(簡記為GFID3)；然后結(jié)