数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究

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1、分类号:TP311单位代码:10183研究生学号:201353R023密级:公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究ApplicationandResearchofDataMininginHumanResourcesMarket作者姓名：曾巍类别：软件工程领域（方向）：软件工程指导教师：杨可新副教授培养单位：软件学院2016年10月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分、修改内容进行任何形式的复制、发行、出租、改

2、编等有碍作者著作权的商业１生使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中站明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；日期：年ａ月Ｉ日数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究Applicat

3、ionandResearchofDataMininginHumanResourcesMarket作者姓名：曾巍领域（方向）：软件工程指导教师：杨可新副教授类别：在职工程硕士答辩日期：2016年11月19日摘要数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究在过去的几年间，人力资源信息发布平台受到更多企业和人才的青睐，逐渐成为最主要的招聘、应聘信息发布的工具之一。网络信息量因此呈现出剧增的态势，在传统模式下，招、应聘双方通过手工的方式查询对方的信息，这种方式显然难以为不断增长的职位、人才需求提供快速的满足。在本课题中，围绕数据挖掘在人

4、力资源市场中实践应用这一重点展开分析。在大量的数据中，挖掘人才和职位彼此间的关系。首先对人力资源市场业务的特征进行归纳，对现有的数据挖掘算法进行对比分析，在此基础上决定使用决策树算法中的一种C4.5算法。应用长春市人才市场的求职人员信息，对这些信息进行科学的抽取和预处理，然后将处理结果提供给C4.5算法，并得到决策树和规则，创建择业倾向矩阵；基于数据挖掘技术，实现个性化推荐功能。这一方法的运用，要经历条件过滤、条件相似度计算、求职倾向计算等环节。针对求职中存在的所有因素展开分析，从而确定推荐职位列表，帮助求职者更快地选择

5、更加适合自己的工作。成功设计出可行的方法后，还通过实验对该方法的效果进行验证，对比了传统人才推荐方法的效果。实验结果证明，应用数据挖掘的人才推荐方法，在效果方面的表现是最佳的。关键词：数据挖掘；人才和职位推荐；决策树分类论文研究：应用研究AbstractInthepastfewyears,humanresourcesinformationpublishingplatformbymoreandmoreenterprisesandtalentsofallages,hasgraduallybecomethemaintoolfo

6、rrecruitment,oneoftheinformationrelease.Sothenetworkinformationshowsarisingtrend,inthetraditionalmode,forbothstrokes,queryeachother'sinformationthroughthemanualway,whichisobviouslyitisdifficultforthegrowingposition,talentneedstoprovidefastfulfillment.Inthispaper,

7、theauthorfocusesondatamininginthehumanresourcesmarketinthepracticalapplicationofthisfocustoanalyze.Indatamining,therelationshipbetweentalentsandpositions.Firstly,characteristicsofthehumanresourcesmarketissummedup,theexistingdataminingalgorithmsarecomparedandanaly

8、zed,onthebasisofadecisiontouseaC4.5algorithmofdecisiontreealgorithmintheapplicationofthetalentmarket.Changchunjobseekersinformationextractionandpretreatmentoft