重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (6): 141-145.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.020

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基于 Hadoop平台的大数据人力资源管理高效推荐研究

胡必波１，彭 梅１，陆 璐２   

  1. １．广州工商学院 计算机科学与工程系，广州 ５１０８５０； ２．华南理工大学 计算机科学与工程学院，广州 ５１０００
  • 收稿日期:2019-06-28 发布日期:2020-07-08
  • 作者简介:胡必波,男,讲师,硕士,主要从事人工智能?计算机应用研究,E-mail:amone222@163.com;陆璐,男,教授, 博士/博士后,主要从事软件架构设计与优化?软件自动化测试?基于 Web的远程监控?网络传输服务质量 管理等研究。
  • 基金资助:
    广东省普通高校特色创新类项目(自然科学)(2019KTSCX258);广州工商学院 2019年科研课题(KA201928)

  • Received:2019-06-28 Published:2020-07-08

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摘要： 为了提高 Ｈａｄｏｏｐ平台下大数据人力资源管理推荐的高效性和精准性，采用支持向 量机来完成岗位匹配。将人员指标要素样本进行稀疏表示，得到人员指标要素稀疏矩阵，经过 支持向量机对样本进行二元分类，判断人员对岗位的匹配程度，最后引入随机变换函数，实现 Ｈａｄｏｏｐ平台下大数据环境下的动态推荐。经过实验证明：文中算法人员岗位匹配精准度好，且动态推荐效率高且能实现批量推荐。

关键词: Ｈａｄｏｏｐ平台, 岗位匹配, 稀疏表示, 支持向量机, 高效推荐

中图分类号: 

  • TP311.13