T国际集团e-HR管理系统的数据挖掘应用研究

发布时间：2020-08-22 04:45

【摘要】：大数据概念正在不同程度地掀起社会各行业的改革浪潮,人力资源管理领域必然也无法置身事外。人才,不同于其他事物,作为企业中动态变化最大的生产要素,其主要特点就是具有不确定性。实现现代化人力资源管理的动态管理,只有通过获得大量的数据信息作为背景支持,才能将绩效考核、招聘、培训等活动构成有机体系。如果仅通过传统的数据分析方法,我们只能得到数据的表层信息,无法探取数据深层的内在属性以及隐含的信息,由此可见,将大数据创新地在人力资源管理领域中进行应用探索是必然趋势。本文主要研究数据挖掘技术应用于人力资源管理,通过分析人力资源管理日常累积的数据信息、探测其内在价值信息,来指导日常工作并提供决策支持、提升企业市场竞争力。论文运用基于遗传算法的改进蚁群算法,引入遗传变异算子进行数学建模,选取根据T集团特点所构建的e-HR系统中的绩效评估模块,主要针对员工的德、能、勤、绩四个方面建立评估指标,并对其数据进行信息挖掘。最后,通过计算机软件运行,以图表的形式,直观的呈现出结论,并为构建e-HR管理系统提出政策建议。
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13;F272.92
【图文】：

蚁群,障碍物,初始状态,蚂蚁

针对问题优化求解算法一直处于领先地位，从算法的改进、算法收敛性证明以及应领域方面不断吸引着全球众国学者的眼球。21 世纪以来，众多国际著名的顶级学术物纷纷将视线转向蚁群算法这个研究领域，代表刊物有《Natore》，另外《FuGeneration Computer Systems》和《IEEE Transactionon Evolutionary Computation》分出版了蚁群算法专刊。就目前而言，国内外许多学术期刊和研究会议上的一个研究点和前沿性课题都会围绕蚁群算法及其应用展开，随着蚁群算法研究的兴起，许多者都会发现蚁群算法模型可以更为实际的解决某些聚类问题。4.4.3 蚁群聚类优化算法基本原理与计算流程在实际生活当中，蚂蚁个体的实力以及智商都极其单薄，但是当他们在搜寻食的过程中，却能轻巧的搜寻到蚁穴与食物之间的最佳路径。另外，蚂蚁还能较快的整状态以适应不同程度的环境变化。例如，当蚂蚁在行进当中遇到障碍物，由于起蚂蚁是均匀分布的，因此无论路径的长短，蚂蚁都会遵循同等概率选择各条路径。图 4.2 所示，最后经过一段进程之后，蚂蚁依然能够通过信息素水平来进行分辨比较巢穴食物

选择路径,蚂蚁

图 4.3 蚁群同概率不同路径为了能够更加生动的表现蚂蚁在行进过程中，相同时间的条件下，较短路信息素会超过较长路径上遗留的信息素水平，这种现象可以通过图 4.4 进行的解释：假设 A、F 两点分别是蚁群的巢穴和食物源，从起始点到目的地获取以有两条选择路径前行 ABDEF 以及 ABCEF，其中 B-D 和 D-E 这段路程的为 1m，而另外一条路径中 B-C 和 C-E 路程距离为 0.5 m。巢穴食物障碍物

蚁群,短路径,蚂蚁,路径

图 4.3 蚁群同概率不同路径为了能够更加生动的表现蚂蚁在行进过程中，相同时间的条件下，较短路径遗的信息素会超过较长路径上遗留的信息素水平，这种现象可以通过图 4.4 进行具体化的解释：假设 A、F 两点分别是蚁群的巢穴和食物源，从起始点到目的地获取食物可以有两条选择路径前行 ABDEF 以及 ABCEF，其中 B-D 和 D-E 这段路程的距离定为 1m，而另外一条路径中 B-C 和 C-E 路程距离为 0.5 m。

【参考文献】