基于矩陣的人力資源多值關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究方向，其主要研究目的是從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有趣的、屬性間存在的規(guī)律。人們可以利用這些規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)事物發(fā)展趨勢(shì)，提高決策支持的能力。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以分為布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則和多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則，前者可以看作是后者的基礎(chǔ)和特例。由于實(shí)際應(yīng)用中多值屬性的數(shù)據(jù)居多，因此多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則逐漸成為關(guān)聯(lián)規(guī)則研究的熱點(diǎn)。頻繁項(xiàng)集挖掘是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的關(guān)鍵技術(shù)和步驟，借助于矩陣可以使這一步驟的執(zhí)行效率明顯提升。 人力資源

2、是指在一定范圍內(nèi)能夠推動(dòng)整個(gè)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具有智力與體力勞動(dòng)能力的人的總和，是在勞動(dòng)力資源的基礎(chǔ)上，能夠發(fā)揮創(chuàng)造性勞動(dòng)的群體。高校人力資源主要包括教學(xué)科研人員、黨政管理人員、后勤服務(wù)人員以及校辦產(chǎn)業(yè)人員。他們具有人力資源的基本特征，即主動(dòng)性、時(shí)效性、可再生性，同時(shí)，高校擔(dān)負(fù)著培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才的重任，這就要求高校的人力資源在政治道德、職業(yè)道德、科學(xué)文化素質(zhì)等方面要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于社會(huì)平均水平。 人力資源是高校發(fā)展中最有活力、效益最顯著

3、的資源，它的開(kāi)發(fā)是實(shí)現(xiàn)高?？沙掷m(xù)發(fā)展的關(guān)鍵，無(wú)論是學(xué)科建設(shè)的發(fā)展、人才的培養(yǎng)，還是高校資源的合理利用，都離不開(kāi)對(duì)人力資源的有效開(kāi)發(fā)和利用。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)高校人力資源數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找其中有價(jià)值的關(guān)系和規(guī)律，對(duì)教師聘用、培養(yǎng)、選拔等實(shí)際工作能夠在一定程度上起到輔助作用，從而為制定人才需求規(guī)劃、人才招聘和培養(yǎng)提供比較客觀的決策支持。 本文的主要貢獻(xiàn)包括： (1)提出有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,將原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)化為多

4、值型挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)，擯棄原始數(shù)據(jù)中一些與挖掘目標(biāo)不相關(guān)的屬性，為算法提供干凈、準(zhǔn)確、更有針對(duì)性的數(shù)據(jù)，從而減少了數(shù)據(jù)處理量，提高了算法挖掘效率和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)。 (2)設(shè)計(jì)出基于矩陣的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其中利用FAFS算法在多值型數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘頻繁項(xiàng)集，利用GAR算法在頻繁項(xiàng)集中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了算法的高效性和正確性。 (3)將基于矩陣的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法應(yīng)用于高校干部人事電子檔案管理信息系統(tǒng)中進(jìn)行