決策樹分類在高校人事管理中的應用研究.pdf

1、高校人才的引進對學校的發(fā)展十分重要，傳統(tǒng)的人才識別方式是通過考察引進人員的定性指標實現(xiàn)的，依靠手工操作很難保證識別結果的全面性、科學性和準確性。鑒于許多高校都建立了人才數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，應用數(shù)據(jù)挖掘技術對歷史人才數(shù)據(jù)進行分析，有助于提高人才識別的準確性并提高識別效率。 數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術是一種常用的預測模式，可用于優(yōu)秀人才的識別。挖掘分類模式的方法有很多種，常見的有決策樹方法、貝葉斯網(wǎng)絡、遺傳算法、基于關聯(lián)規(guī)則的分類方法、粗糙集方法

2、等。其中決策樹方法因表示方法直觀、較容易轉化為標準的數(shù)據(jù)庫查詢、分類模型的精度高等優(yōu)點在海量數(shù)據(jù)分析中應用十分廣泛。 以決策樹分類算法為主要研究對象，對已有的決策樹分類算法進行分析，指出各種算法的優(yōu)點和不足，并將決策樹方法應用于湖北省某高校的人事管理中。論文給出了一種新的定量的人才識別方法，開發(fā)了分類與決策樹算法人才識別模塊，利用過去已有的引進人才的經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析提取規(guī)則，為以后的人才識別提供合理的、科學的決策支持。 基于