【摘 要】
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提出基于朴素贝叶斯算法的电网建设人力资源自动化分类模型研究.通过网络爬虫技术,采集电网建设资源,在采集的资源信息中提取资源特征,并应用随机森林算法在特征项中选取合适的特征项,生成特征子集.采用朴素贝叶斯算法,构建基于属性相关性度量的分类模型,实现电网建设人力资源自动化分类.结果表明,在两分类和多分类条件下,文中提出的分类模型的平均适应度值分别为89.78和97.47,该分类模型能够获取准确的自动化分类结果,提高模型的适应度值,满足电网建设需求.
【机 构】
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国网甘肃省电力公司,兰州 730030
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提出基于朴素贝叶斯算法的电网建设人力资源自动化分类模型研究.通过网络爬虫技术,采集电网建设资源,在采集的资源信息中提取资源特征,并应用随机森林算法在特征项中选取合适的特征项,生成特征子集.采用朴素贝叶斯算法,构建基于属性相关性度量的分类模型,实现电网建设人力资源自动化分类.结果表明,在两分类和多分类条件下,文中提出的分类模型的平均适应度值分别为89.78和97.47,该分类模型能够获取准确的自动化分类结果,提高模型的适应度值,满足电网建设需求.
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