摘要
本发明公开了一种基于大数据的人才趋势分析方法,涉及人力资源管理技术领域,包括获取行业中一职位的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;处理为综合数据X;生成情境因子集合C,用X、C构造融合特征;训练Stacking集成学习模型,基于Lasso回归调整融合特征中权重向量R,得到预测模型,用于预测未来一时间段内职位发布数量;将招聘策略作为个体生成种群,基于遗传算法优化招聘策略,得到最优招聘策略。本发明融合多源数据和情境因子构造融合特征,引入Lasso回归动态调整情境因子权重,并采用遗传算法优化决策结构,显著提升了招聘决策支持系统的预测精度和适应能力,为复杂情境下的人才需求预测和招聘策略制定提供了一种高效的解决方案。
技术关键词
趋势分析方法
Stacking集成学习
融合特征
遗传算法优化
大数据
BERT模型
人力资源管理技术
文本
人才需求预测
策略
样本
ResNet网络
因子
融合多源数据
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决策支持系统
关键词
随机森林模型
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