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数据挖掘分类技术在企业人才招聘中的应用研究

作　者: 黄学辉
导　师: 魏振钢
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘决策树算法 ID3算法人才招聘
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

数据挖掘技术是利用分析工具从有噪声的、模糊的、随机的大量数据中,提取出隐含在内部的、未知的,又有潜在作用的知识和信息的过程,建立关系模型,并对其作出预测。分类挖掘技术是数据挖掘的核心技术之一,而分类技术中的决策树方法又是其中的重点。他能够直接体现出数据的特点,具有很好的分类预测能力,能够方便的提取出决策规则。目前存在多种决策树方法,可以对大规模数据集进行分类,其中以ID3算法最为经典。ID3算法是以信息增益为选择分裂属性的标准来建立决策树的,能够很好的解决离散型属性的问题。企业人才招聘问题是企业人力资源的核心和重点之一,它对于提高企业人才质量、提高企业在市场经济中的竞争力具有非常重要的意义。由于目前毕业生过多,企业不可能对每位学生都进行面试,因此就存在怎么选取适合自己企业的毕业生的问题。本文介绍了数据挖掘技术,并对分类技术的概念、算法等进行了论述,分析了决策树分类算法,详细论述了分类算法在企业人才招聘中应用的整个过程。包括样本数据的采集、数据的前期准备、ID3算法研究、根节点的确定以及最终决策树的建立。最后通过决策树得出分类模型的一般规则,这些规则可以对企业的人才招聘起指导作用,选出最适合企业的那部分人才。本文以青岛三硕公司的信息数据为基础,运用数据挖掘技术对其数据库中的人才部分的数据进行分析,作出预测,为人才招聘提供技术支持。

数据挖掘分类技术在企业人才招聘中的应用研究

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