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基于矩阵的人力资源多值关联规则的挖掘的综述报告
人力资源是企业发展的重要组成部分，多值关联规则挖掘技术可以辅助企业进行人力资源管理，提高人力资本的价值，提高企业的绩效水平。本文将从矩阵、多值关联规则挖掘技术和人力资源多值关联规则挖掘三个方面进行综述。
1.矩阵
矩阵是线性代数的重要内容，也常用于数据处理和分析。在多值关联规则挖掘领域，矩阵可以用于表示数据之间的关系，方便计算和分析。一般而言，矩阵的行代表数据项，列代表属性，数值表示属性之间的联系。
2.多值关联规则挖掘技术
多值关联规则挖掘技术是一种数据挖掘方法，适用于多属性多值数据的分析。多值关联规则挖掘技术可以挖掘属性之间的关系，通过发现数据集中的规律，提高数据的价值。在多值关联规则挖掘技术中，常用的方法包括Apriori算法、FP-Growth算法、基于序列的模式挖掘算法等。
3.人力资源多值关联规则挖掘
人力资源管理中的数据是多属性多值的，可以通过多值关联规则挖掘技术来进行分析。人力资源多值关联规则挖掘包括以下步骤：首先，构建人力资源数据集矩阵，接着，通过多值关联规则挖掘技术，发现人力资源数据集中不同属性之间的关系，识别数据的规律和模式，从而帮助企业进行人力资源管理决策。人力资源多值关联规则挖掘的例子包括客户满意度与员工满意度之间的关系、工作绩效与培训项目之间的关系、员工晋升与职业素养之间的关系等。
总而言之，多值关联规则挖掘技术可以为企业的人力资源管理提供重要支持。通过构建矩阵和应用多值关联规则挖掘技术，可以挖掘人力资源数据集中不同属性之间的关系，识别规律和模式，帮助企业进行人力资源决策，提高企业绩效水平。