基于数据挖掘的高校人力资源管理系统研究

【摘要】：人力资源是高校发展中最有活力、效益最显著的资源,它的开发是实现高校可持续发展的关键,无论是学科建设的发展、人才的培养,还是高校资源的合理利用,都离不开人力资源的有效开发和利用。近年来,数据挖掘技术在人力资源管理系统中的特殊作用已经得到人力资源管理人员及信息技术人员的重视,通过数据挖掘技术对高校人力资源数据源中的数据进行分析,寻找其中有价值的关系和规律,对教师聘用、培养、选拔等实际工作能够在一定程度上起到辅助作用,从而为制定人才需求规划、人才招聘和培养提供比较客观的决策支持。针对数据挖掘在人力资源管理系统中应用的研究逐渐成为数据挖掘应用领域的一个热点问题。本文研究数据挖掘技术在人力资源管理系统的应用,通过关联规则和异常数据挖掘两种方法实现数据的关联规则发现及异常数据检测,对促进人力资源管理系统的发展具有重要意义。本文主要工作如下:(1)设计并实现了一种采用基于矩阵的多值属性关联规则数据挖掘算法的人力资源信息系统分析工具。通过包含1400多条数据的数据库对所设计的工具进行了测试,结果表明,该工具所挖掘的信息具有较高的可信度,实用性较强。该工具所得到的数据可供高校人事部门在人才培养、人才引进及薪资制定等决策中参考。(2)提出并设计实现了一种基于信息熵的异常数据挖掘算法的高校人力资源信息系统数据分析工具。通过包含2700多条数据的数据库对所开发工具进行了测试,挖掘出的异常数据准确性较高,验证了该分析工具的可用性。所开发的工具不仅可以发现人力资源数据库中信息错误数据,还可以发现一些其它有用信息,这些信息在人才引进及人才培养等工作中能起到关键的作用。