基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法探析  

作　　者：文聪[1] 郝杰 于丽君 

机构地区：[1]中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司 [2]中海石油(中国)有限公司天津分公司后勤保障中心

出　　处：《数字技术与应用》2024年第6期208-210,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：当前的人力资源数据挖掘原则一般较为固定,缺乏灵活性,导致最终得出的平均挖掘量下降,为此,本文对基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法进行研究。结合实际的挖掘需求和标准,先进行人力资源数据采集,以动态的形式,增加数据挖掘的灵活性,并设定数据流动态挖掘原则。在此基础之上,构建Apriori测算人力资源数据挖掘模型,采用动态挖掘误差拟合处理的方式来实现数据挖掘。测试结果表明:相较于传统模糊聚类人力资源数据挖掘方法和传统改进CURE聚类人力资源数据挖掘方法,本文设计的Apriori测算人力资源数据挖掘方法最终得出的平均挖掘量相对较高,这说明该方法的资源挖掘速度更快,效率更高,挖掘针对性显著增强。

关 键 词：APRIORI算法 数据挖掘 动态挖掘 数据采集 模糊聚类 数据流 人力资源 资源挖掘 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] F276.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] F272.92[经济管理—企业管理]