基于粗糙集的关联规则在高校人力资源管理中的应用研究论文论文.docVIP

摘 要 摘 要 高校人力资源是学校的重要资源，是学校核心竞争力之所在。面对着大量数据， 人力资源管理迫切需要一种技术来发现有价值的知识，为高校管理者提供智力支持。 高校的竞争是人才的竞争，如何全面掌握和合理运用人才资源是当今高校人力资源管 理的首要问题。擅长从数据中发现模式的数据挖掘技术在其他领域的成功运用和实施， 为本文所述问题的提供了新的解决方法。 本文以关联规则和粗糙集理论为指导，运用基于粗糙集的关联规则挖掘技术对高 校人力资源管理问题进行分析。通过属性约简，较好地摈弃了关联规则中的一些无用 或效果不太理想的规则，大大精简了知识，使得人力资源信息得以有效地利用。并在 此基础上，发现有价值的知识，指导实际工作，提升高校的综合竞争实力。具体研究 内容如下： 首先，阐述论文的研究背景、目的、意义、研究内容及方法。介绍了数据挖掘技 术、粗糙集与关联规则相关理论，并结合高校人力资源管理理论，利用基于粗糙集的 关联规则挖掘技术解决高校人力资源管理问题。 其次，介绍数据挖掘理论与粗糙集理论。重点介绍了数据挖掘技术的基本概念、 挖掘过程及其应用、粗糙集理论的基本概念等。 再次，阐述关联规则挖掘。关联规则的基本概念、典型算法、基于粗糙集关联规 则挖掘的相关概念及其算法。 最后，论述了基于粗糙集的关联规则在高校人力资源管理中的应用。本文重点研 究关联规则挖掘解决两个人力资源管理问题，以江苏科技大学人事信息为对象，应用 粗糙集的关联规则挖掘划分高校教师的科研能力及教师成长预测。通过大量数据预处 理工作，实现了应用基于粗糙集的关联规则挖掘技术对人力资源数据的挖掘，并得出 很多有用的知识，这些知识在人才识别、人才评价、人才成长、人才引进及人才培养 等方面无疑具有重要的指导意义。 关键字：数据挖掘；关联规则；粗糙集；属性约简；高校人力资源管理 I Abstract ABSTRACT University’s human resource is an important resource and the core competencies of colleges and universities. Facing with the amount of data, human resource management needs a technology to discover valuable knowledge and provide intellectual support for college administrators. How to master and use human resource are the most important issues in todays colleges and universities. Data mining technology, which has been applied and implemented successfully in many fields, provides a new method to resolve problems described in this dissertation. This dissertation uses data mining technology based on rough set to analyze the problems of human resource management. It deletes some useless or inefficient rules by attribute reduction, and receives useful rules to be made good use of. And on this basis，it discovers valuable knowledge to guide our actual work，colleges and universities to enhance the overall strength of competition. Firstly, the dissertation introduces the thesis which expatiates upon the background, purpose of the study, the meaning，study content, and methods. Beginning with expatiation upon theory relative to data mining technology, rough set, association rules, and combining wit