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文檔簡(jiǎn)介
1、高校由人事管理到人力資源管理的轉(zhuǎn)變是贏得競(jìng)爭(zhēng)力的必然趨勢(shì)。高校人事管理信息化積累了越來(lái)越多的歷史數(shù)據(jù),迫切需要一種技術(shù)來(lái)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(kāi)掘這種數(shù)據(jù)資源提供了可能,它能對(duì)繁雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地組織,通過(guò)公正客觀(guān)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(lái)動(dòng)態(tài)。 本文針對(duì)高校人力資源管理工作的實(shí)際需要,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(duì)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(cè)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(xiàn)性回歸分析方法,并對(duì)多元線(xiàn)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(duì)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(duì)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(hù)選擇挖掘?qū)傩?,并在挖掘前不需?duì)現(xiàn)有關(guān)系型表結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。在對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行評(píng)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)的整個(gè)過(guò)程。通過(guò)對(duì)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)
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