基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统.pdf
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1、信息技术 年第 期基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统杨 剑(广州华商学院 广州)摘 要:现有的人力资源信息调配系统在进行调配时因整体框架不合理存在连接速度慢、负载性能差等问题提出基于数据挖掘的人力资源信息智能动态调配系统 通过数据挖掘算法确定人力资源信息数据并计算员工忠诚度设定人力资源信息调配过程中的入职流程、离职流程以及招聘流程基于 组合框架设计人力资源信息智能动态调配系统的整体结构通过人力资源信息管理功能、薪酬管理功能和教育培训管理功能模块完成人力资源信息智能动态调配系统设计 结果表明所提系统连接速度快、负载性能好关键词:数据挖掘 人力资源 信息调配 系统设计 组合框架中图分类号:文献
2、标识码:文章编号:():./.基金项目:广州华商学院校内导师制科研项目()作者简介:杨剑()男硕士研究生讲师研究方向为人力资源管理 ():.:引 言企业竞争本质是人才竞争降低人力资源管理成本的主要方法之一是提高人力资源调配效率 在信息技术飞速发展的今天企业面临着人力资源信息数量不断增加的压力这对人力资源信息调配系统提出了更高的挑战 通过人力资源信息的有效调配实现信息在企业各部门之间的共享提高人力资源信息的利用效率和管理效率 因此将企业人力资源信息进行智能调基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统 杨剑配对企业的管理具有重要意义有关信息调配系统设计研究学者们基于不同的设计思路提出了不同的方案 朱轩
3、提出基于 的信息调配系统设计通过设计 客户端层、业务逻辑中间层和数据采集服务端层搭建信息调配系统框架配置资源信息处理设备和资源信息采集设备通过数据传输模块、数据存储模块、数据采集模块和数据处理模块完成软件设计 刘军提出基于 的信息调配系统设计利用 技术构建信息调配系统的整体框架设计系统硬件及系统硬件运行流程完成信息调配系统设计 王春伟等人提出基于文本信息的资源信息调配系统采用基于 流方法解析资源信息结合 算法计算资源信息的权重值在空间向量模型基础上计算资源信息之间的相似度实现资源信息的调配 通过对已有研究成果的梳理发现这些系统或多或少存在一些不足之处如系统无法容纳较多用户、系统负载性能较差、连
4、接速度低、系统无法在短时间内刷新等问题 在参考和借鉴已有研究成果的基础上结合人力资源信息的特点本文提出基于数据挖掘的人力资源信息智能动态调配系统 基于数据挖掘的人力资源信息确定.人力资源信息的数据挖掘为实现人力资源信息的有效动态调配借助数据挖掘方法对人力资源信息进行特征聚类为后续的动态调度提供数据支持 要想实现有效的数据挖掘就要先对人力资源信息进行数据预处理 将人力资源信息数据进行转换和集成将生成数据转变为统一格式的数据保存至待挖掘数据库中在进行人力资源信息数据挖掘的过程中需要将人力资源信息数据按照属性进行聚类处理数据聚类是一种使用频率较高的数据挖掘技术在数据分析领域被广泛应用 对人力资源信息
5、数据设置两类不同的数据分别为 和 两类人力资源数据中存在 和 个数据对人力资源信息数据进行线性重组人力资源信息类中心分别为 和 假设 两类人力资源信息数据属性设置为()两类人力资源信息数据的间距为()则得到两类人力资源信息数据的最小间距为:()()()两类人力资源数据的最大间距为:()()()根据确定的人力资源信息数据最小和最大类间距离得到最终聚类后的人力资源信息数据为:()()()对企业人力资源管理流程中人员数据进行进一步的挖掘有助于人力资源信息的动态调配企业员工管理实践表明对企业忠诚度高的员工工作积极性高职位晋升速度也快这一类员工的调配速度也快 因此确定员工忠诚度是提升调配速度最快的方法
6、企业员工忠诚度挖掘公式为:()()式中、以及 分别代表企业人员忠诚度指标的权重、以及 分别代表每个忠诚度员工的指标均值根据上述员工忠诚度计算将其中相似度较高的数据进行处理提升员工忠诚度数据的精准度为后续的员工动态数据调度奠定基础 将忠诚度数据的重要程度表示为:()式中代表忠诚度数据重要程度代表重要程度实际值代表数据间相似程度 代表有效数据数量根据上述确定的人力资源信息数据并确定企业员工忠诚度数据的重要程度将此类型员工信息输入到后续设计的系统中为系统信息的动态调配提供数据基础.人力资源信息调配相关流程设计根据上述确定的人力资源信息数据设计人力资源信息管理模块人力资源信息管理模块中设计了入职、离职
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