【摘 要】
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在现有的人岗匹配测度中,评价和测度的手段十分缺乏,并且在现有的测度方法中对于指标权重系数的确定更多的采取主观赋值的方式。为了实现测量结果的科学性和可靠性,本文借助
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在现有的人岗匹配测度中,评价和测度的手段十分缺乏,并且在现有的测度方法中对于指标权重系数的确定更多的采取主观赋值的方式。为了实现测量结果的科学性和可靠性,本文借助于遗传算法的全面寻优能力,通过机器学习来获取测度过程中的指标权重,以此实现对指标的全面、客观评价。并且针对遗传算法中的早收敛、局部最优现象,提出一种自适应并行遗传算法。该算法采用了一种并行遗传进化结构,将自适应交叉、变异算子引入到本算法中,增强和保持了种群的多样性。最后,通过实例证明该测度方法在准确率有3%的提高,基本上能用定量的手段为简历与岗位匹配做出判断,能很好的服务于组织中的人才招聘。
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