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题名企业人力资源价值评价及应用研究
被引量：2
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作者
王新春
赵庆祯
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机构
山东师范大学管理科学与工程学院
济南职业学院计算机科学系
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出处
《山东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期25-28,共4页
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文摘
笔者以企业人力资源价值评价及应用为研究对象,给出了人力资源价值评价的层次模型,并计算出该模型各个指标因素的判断矩阵相关参数.在此基础上应用人工神经网络模型进行人员的等级评价,并进行了预测仿真,取得良好结果.
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关键词
人力资源价值
层次分析法
人工神经网络
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Keywords
Human Resource Value
AHP
BP Neural Networks
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分类号
C212.4
[社会学]
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题名基于用户属性和活跃性的协同过滤推荐算法
被引量：1
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作者
肖仁锋
王新华
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
济南职业学院计算机科学系
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出处
《山东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第2期44-48,共5页
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文摘
随着大数据时代的到来,信息过载问题日益凸显,个性化的推荐服务是解决该问题的有效手段之一,因为其简单、高效的特点,越来越受到人们的重视.协同过滤是个性化推荐的常用手段,协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在很多领域中都得到了广泛应用.但是,冷启动和数据稀疏依然是其面临的难题,在某些领域中,出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致用户满意度偏低.针对这个问题,本文提出了用户属性相似度概念及移动图书馆中的活跃相似度,并融入了基于内容过滤的算法思想,提出了一种改进的协同过滤推荐算法.实验结果表明:改进的算法能有效提高推荐准确性,并在一定程度上缓解了冷启动的问题.
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关键词
推荐系统
协同过滤
用户属性
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Keywords
Recommended System
CoUaborative filtering
User attributes
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种不产生候选项集的关联规则挖掘算法
被引量：2
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作者
刘晓玲
李玉忱
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机构
济南职业学院西校区计算机科学系
山东大学计算机科学与技术学院
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出处
《山东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2006年第1期46-48,共3页
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文摘
在挖掘关联规则的过程中,关键步骤是产生频繁项集.基于频繁项集支持矩阵的思想,提出一种有效的频繁项集挖掘算法—FIMA,并给出了算法的基本设计思想和算法描述.本算法利用矩阵挖掘频繁项集,不需要产生候选项集,且只需扫描数据库一次,所以此算法是非常有效的.
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关键词
数据挖掘
关联规则
频繁项集
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Keywords
data mining
association rules
frequent itemset
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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