基于数据挖掘的AI公司职位推荐,此文是一篇数据挖掘论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
数据挖掘论文参考文献：
摘 要：本文以AI公司的人力资源现状为背景,通过对其人员离职现状数据的统计分析,采用基于案例推理算法,制定了基于数据挖掘的职位推荐模型,为该公司有意转岗或离职人员提供公司内部职位推荐服务,进而降低员工对离职率,确保该公司员工的稳定性.
Abstract： Based on the analysis of the current situation of AI"s personnel, this paper uses the case-based reasoning algorithm to develop the job recommendation model based on data mining, and provides internal job referral services for the employees with the intention to traner or lee the company, thereby reducing employee turnover rates and ensuring the stability of the company"s employees.
关键词：人力资源；基于案例推理；推荐算法
Key words： human resources；case-based reasoning；recommendation algorithm
中图分类号：F279.23 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）34-0042-03
1 背景
北京AI公司是一家是领先的中国全电信软件解决方案提供商.AI公司自成立以来,始终站在世界技术的前沿,推动中国新一代电信的发展.AI公司总部设在北京中关村,在全国各地乃至新加坡、印度均设有机构,员工人数将近2万多名,2001年总收入达18900万美元.曾被世界经济论坛评为全球500家高速成长的企业之一.
近年来,随着社会的发展,企业与员工的关系,将不再是简单的劳资关系,而是通过若干维度的紧密连接,形成的一个全面的生存共同体,人类社会已经进入到了新经济时代.知识经济是以人力资本投入为主的经济,充分利用人才资本和知识是这个时代的强大精神体现.人力资源不仅是最积极、最活跃的生产要素,而且毫无疑问是最重要的第一生产要素.[1]
2 相关技术理论
案例相似度算法：
案例的全局相似性算法采用加权局部相似度量如[3]下
Sim（X,Y）等于wjSim（Xi,Yi）
其中,Sim（X,Y）表示目标案例X与源案例Y的相似度,wj表示特征i的权重,Sim（Xi,Yi）表示目标案例X与源案例Y在特征i上的相似度,相似度计算实质上就是对属性间距离进行度量,Sim（X,Y）应当满足以下的条件和性质[4][5]
①sim （X,Y）∈[0,1]
②当且仅当X等于Y,sim（X,Y）等于1
③sim （X,Y）等于sim（Y,X）
④sim （X,Y）≥sim（X,Z）+sim（Z,Y）-1
本文中两种类型用户的属性之间的相似度计算公式如表1所示.
3 模型设计
3.1 用户类型的设计
用户在登录推荐系统前,可以根据自己的求职意向,在AI公司人才档案系统更新自己的求职意向.本文会以用户在人才档案系统存储的最新用户信息为基础,同时根据系统用户登录的行为将用户分为：首次登录系统用户和非首次登录系统用户.
对于在AI公司人才档案系统里面修改简历信息或者求职意向的用户,系统会根据用户修改后的用户信息,为用户进行职位推荐；对于首次登录系统对用户,系统会采用基于案例推理的算法为用户提供推荐服务,否则,系统会根据用户的行为数据,采用基于模型的协同过虑算法为用户提供推荐服务.
3.2 推荐模型的设计
经查阅相关文献可知,影响职位推荐列表等影响因素有很多,并且每一种影响因素对最终推荐列表的影响程度均是不同的.因此,本文采用层次分析法[6]（The analytic hierarchy process）簡称AHP,来确定不同属性信息权重.该方法的具体步骤如下：
3.2.1 建立层次结构模型
根据AI公司的业务需求,并结合相关文献知识,本文将影响最终职位推荐列表的属性信息分为用户属性及职位属性.用户属性包括用户基本属性、用户能力属性、用户意向属性.
3.2.2 成对比较矩阵
在确定权重时,Satty等人提出一致矩阵法,成对比较矩阵中aij的取值,尽可能的降低因元素性质不同而难以比较的难度.比较矩阵的元素可参考Satty提议的标度表进行赋值.用成对法比较做到到的成对比较矩阵A如下：
1/1 1/3 1/53/1 1/1 1/35/1 3/1 1/1
对应的特征向量为Z等于（0.1506,0.3715,0.9161）
3.2.3 相似度一致性检测
衡量矩阵A不一致程度的指标CI计算公式如下：
CI等于 （1）
从有关资料可查出成对比较矩阵A的随机一致性指标RI,它只与矩阵的阶数n有关,如表2.
由上式做到
CI等于0.0195,其中λmax等于3.1085,n等于3.
结论：大学硕士与本科数据挖掘毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写数据挖掘方面论文范文。
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