机器学习在人岗匹配度测算模型中的应用——以株洲市住房公积金管理中心为例

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人力资源配置是为了达到更充分地利用人的体力、智力、知识力、创造力和技能,促使人力资源与物力资源实现更完美的结合,以产生最大的社会效益和经济效益。合理的人力资源配置是社会保持活力的基本要素之一,不但可使社会组织内的人力资源结构趋向合理,而且可最大限度地实现人尽其才,才尽其用,使每个人的才智和潜能都得到充分的发挥。  论文对株洲市住房公积金管理中心的人力资源配置进行分析,从而运用机器学习的方法建立人岗匹配度测算模型,并应用到株洲市住房公积金管理中心。  主要工作有对株洲市住房公积金管理中心的管理体制、人员配置状况、人员年龄结构、人员质量以及工作负荷状况进行详细的分析,为后面模型的建立提供了保证。在株洲市住房公积金管理中心的人力资源配置过程中,通过实例研究发现,采用支持向量机的人岗匹配度测算模型相对于BP人工神经网络等其他常规模型匹配精度更高,在样本数量较少的情况下其优越性更加突出。组织在采用支持向量机模型和模糊综合评价法进行人岗匹配度评价时,先应通过科学的工作分析,建立合适的测算指标体系,然后构建岗位匹配度矩阵和岗位候选人模糊矩阵,最后运用最小二乘支持向量机测算匹配度。
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