数据挖掘在高校人力资源系统中的应用与研究.pdf

北京工业大学硕士学位论文数据挖掘在高校人力资源系统中的应用与研究姓名：兰鹏申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张晓凌20070401要摘高校由人事管理到人力资源管理的转变是赢得竞争力的必然趋势。高校人事管理信息化积累了越来越多的历史数据迫切需要一种技术来发现隐藏在数据背后的有价值的信息。数据挖掘的研究为开掘这种数据资源提供了可能它能对繁杂的数据进行有效地组织通过公正客观的统计和分析快速而正确地找出隐含的模式准确地掌握未来动态。本文针对高校人力资源管理工作的实际需要对数据挖掘技术、数据仓库技术在高校人力资源系统中的应用进行了较为深入、系统的研究。本文首先对回归分析等相关技术进行了研究结合高校教师人数预测这一回归挖掘任务重点分析了基于最、乘法的多元线性回归分析方法并对多元线性回归方程和回归系数的显著性检验方法进行了详细论述进而采用这种方法设计了高校教师人数回归挖掘算法．本文对经典关联规则挖掘算法进行了研究和总结详细分析了惴的不足和性能瓶颈并以此作为突破点改进了惴ǎ杂糜诙允ψ识游结构进行关联规则挖掘。改进算法借助际踔苯由善捣毕罴∪チ舜统算法中创建候选集的步骤。另外改进算法结合具体应用扩展了布尔型关联规则挖掘算法允许用户选择挖掘属性并在挖掘前不需对现有关系型表结构进行转换。在对关联规则进行评价时改进算法在原有“支持度．置信度”框架基础上加入了影响度避免了高置信度的误导规则的出现。本文还探讨了数据仓库的设计、实旌方法并详细论述了设计、建立高校人力资源数据仓库的整个过程。通过对现有数据和多维数据建模方法的分析本文设计了高校人力资源数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型并利用ぞ呒癝技术完成了数据仓库的构建工作。最后本文利用高校人力资源数据仓库提供的良好挖掘环境将回归挖掘、关联规则挖掘应用于高校人力资源系统中建立了高校教师人数预测模型分析了教师数据间相互关联的深层信息为高校师资队伍建设提供了参考和依据。关键词数据挖掘；数据仓库；回归分析；关联规则甀琹．瓼．皊’琣瓸．琣辒．閏．．．觯籧’瑆琩甌．琣；籸；北京工业大学工学硕士学位论文瑃．．签名：塑签名：兰鸭独创性声明日期：宝健唬关于论文使用授权的说明日期：ⅲ唬本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知除了文中特别加以标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定即：学校有权保留送交论文的复印件允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。Ｃ艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑导师第滦髀课题研究背景数据挖掘在国内外的研究现状随着信息社会的发展信息技术正在革命性地影响着我们的生活方式信息在一个企业发展中的关键地位得到了越来越多的关注。各行各业获取信息的能力也越来越强每时每刻都有潮水般的信息涌现信息量以指数倍增长。面对这些“堆积如山”的信息集合人们希望能够对其进行更高层次的分析以便更有效地利用这些信息。目前的数据库系统可以高效地实现数据录入、查询、统计等但无法发现潜藏在数据中的有价值的信息无法根据现有的数据预测未来的发展趋势缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。面对这一挑战数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程【俊数据挖掘一面世其强大的实用性就得到了人们的认可。美国财富杂志强之一的第一数据公司就在为第一国家银行、美国在线交易、奥马哈保险公司挖掘客户、降低成本方面的年收益数以亿计。近年来数据挖掘技术的研究成为了一个热点并在许多领域