【摘 要】
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近年来,越来越多的企业招聘人员或求职者选择人力资源市场提供的信息发布平台来寻找合适的人才或工作。然而,互联网上的招聘和求职信息量通常是呈指数增长,手工输入条件查询
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近年来,越来越多的企业招聘人员或求职者选择人力资源市场提供的信息发布平台来寻找合适的人才或工作。然而,互联网上的招聘和求职信息量通常是呈指数增长,手工输入条件查询相关职位与人才信息的招聘和求职方式在大数据时代的效率太低,远不能满足信息社会中日益增长的人才和求职需求。本文主要对数据挖掘技术在人力资源市场中的应用进行研究,从海量数据中挖掘出求职者与职位之间的潜在关系,并初步实现针对求职者的个性化职位推荐过程。本文第二章对人力资源市场业务的特点和数据挖掘技术进行了分析;第三章在第二章的基础上,对ID3和C4.5这两种决策树算法进行比较研究后,最终选择使用C4.5。第四章采用某市人才市场的人才信息库作为数据源,运用C4.5算法进行数据挖掘,找到分类规律,得出分类规则,即人力资源市场决策树评价模型;将经过数据抽取、数据清洗等预处理后的数据作为C4.5算法的输入,通过运算把生成的决策树与分类规则表示为求职倾向矩阵。第五章在上述数据挖掘结果的基础上提出一种新的人才推荐方法。该方法通过硬性条件过滤、非硬性条件相似度计算、求职倾向计算等过程,综合求职过程中的各种因素后形成推荐职位列表,以此为求职者提供有价值的决策信息。本文第五章还通过实验对提出的方法进行了验证,通过准确率和召回率对基于数据挖掘、基于内容与基于协同过滤的人才推荐方法进行了对比。基于数据挖掘的人才推荐方法在推荐效果上与传统推荐方法而言,职位推荐列表大于10时,准确率提高约7%;推荐列表大于20时,召回率提高约为6%-9%。相比有所提高。实验结果表明,基于数据挖掘的人才推荐方法更能满足大数据环境下的人力资源管理需求。
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