摘 要：近年來(lái)，以物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)正在改變各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。在教育領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)在招聘學(xué)校人員方面也發(fā)揮著重要作用。本文利用Visual FoxPro開發(fā)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘工具對(duì)學(xué)校招聘崗位計(jì)劃和應(yīng)聘者信息進(jìn)行分析研究，找出它們之間客觀存在的規(guī)律，為學(xué)校人員招聘提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘;學(xué)校;招聘

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.20.190

1 引言

2008年9月，“自然”雜志首次開設(shè)了“大數(shù)據(jù)”專欄，引發(fā)了學(xué)術(shù)界對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注[1]。目前，“大數(shù)據(jù)”已成為信息技術(shù)應(yīng)用的熱點(diǎn)，受到各界的高度重視，一致認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“及時(shí)、高效、多樣、大規(guī)模、廣泛使用”的特征。麥肯錫研究所指出：“大數(shù)據(jù)是一種超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件的采集、存儲(chǔ)等功能范圍的數(shù)據(jù)集，而不是不大于一定數(shù)量的數(shù)據(jù)。因?yàn)殡S著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)改變，不同的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)發(fā)生變化[2]”。

隨著國(guó)家對(duì)高等教育招生政策的開放，高等學(xué)校每年招生數(shù)量也越來(lái)越多，導(dǎo)致學(xué)科、專業(yè)數(shù)量增加和辦學(xué)規(guī)模的擴(kuò)大，最終致使高校對(duì)學(xué)科、專業(yè)、管理等人才的需求量越來(lái)越大。但是高校在進(jìn)行招聘時(shí)，由于沒有掌握應(yīng)聘者的信息，不能招到緊需的人才，或?qū)?yīng)聘者不滿意。為了解決“招不到人”或“對(duì)應(yīng)聘者不滿意”等問(wèn)題，學(xué)?？墒褂么髷?shù)據(jù)技術(shù)對(duì)以往招聘相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，找出影響招聘的因素，及時(shí)調(diào)整招聘和宣傳策略，吸引優(yōu)秀人才報(bào)考，達(dá)到招聘到滿意人才的目的。

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的普及，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)了許多大數(shù)據(jù)分析工具。因此，目前對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的討論尚未過(guò)時(shí)，研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是為更好地利用大數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘正好能通過(guò)以往招聘相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為學(xué)校招聘工作服務(wù)。

2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)知識(shí)模型中重要的模式之一，屬于數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的分支，是一種揭示數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的手段[3]。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從海量歷史數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)項(xiàng)之間相關(guān)規(guī)則的過(guò)程[4]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，數(shù)據(jù)價(jià)值越來(lái)越高，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越有用武之地。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是Agrawal等人提出的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。設(shè)I={i1，i2，…，in}是項(xiàng)集，D是事務(wù)集，T是I上子集，TI，TID是單個(gè)事務(wù)，則關(guān)聯(lián)規(guī)則表示為XY，其中XI，YI且XY=，X叫做規(guī)則的條件，Y叫做規(guī)則的結(jié)果[5]。為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確性，引入了支持度（S）和置信度（C）兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量規(guī)則的可用性。

支持度計(jì)算表達(dá)式為：

置信度計(jì)算表達(dá)式為：

其中D表示事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，N表示事務(wù)數(shù)的總和，Count（X）表示事務(wù)X的出現(xiàn)次數(shù)，Count（X∪Y）表示事務(wù)X和Y同時(shí)發(fā)生的次數(shù)。支持度S是表示X發(fā)生的頻率，置信度C是表示X發(fā)生時(shí)Y也發(fā)生的頻率。

3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在學(xué)校人員招聘中的應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

挖掘?qū)ο笾饕褂脤W(xué)校招聘崗位計(jì)劃和應(yīng)聘者報(bào)名信息，根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘需求，將學(xué)校招聘崗位計(jì)劃和應(yīng)聘者報(bào)名信息分別轉(zhuǎn)化為2個(gè)二維數(shù)據(jù)表，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合法性不斷、缺失值處理、歸類等預(yù)處理。預(yù)處理后的學(xué)校招聘崗位計(jì)劃表和應(yīng)聘者報(bào)名信息表結(jié)構(gòu)見表1和表2所示。

3.2 算法實(shí)現(xiàn)

招聘關(guān)系挖掘工具使用FoxPro作為后端數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具，使用Visual FoxPro 6.0作為前端系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)。

3.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)

3.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的實(shí)現(xiàn)

招聘關(guān)系挖掘工具的操作對(duì)象是學(xué)校招聘崗位計(jì)劃數(shù)據(jù)和應(yīng)聘者報(bào)名數(shù)據(jù)，以文本的形式產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，格式為：屬性A→屬性B 支持度：S% 置信度：C%。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法由Visual FoxPro編程工具實(shí)現(xiàn)，其算法流程圖如圖1所示。

4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

4.1 挖掘結(jié)果顯示

基于預(yù)設(shè)的最小支持閾值（5%）和最小置信度閾值（20%）進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以“屬性A→屬性B 支持度：S% 置信度：C%”形式顯示滿足條件的規(guī)則，挖掘界面和結(jié)果如圖2所示。

4.2 挖掘結(jié)果分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在學(xué)校招聘中應(yīng)用的主要任務(wù)是找出招聘崗位計(jì)劃要求與應(yīng)聘者信息間的關(guān)系，指導(dǎo)學(xué)校招聘工作。對(duì)29項(xiàng)結(jié)果的進(jìn)一步分析得出以下結(jié)論：

第一，從規(guī)則1-9可看出，應(yīng)聘者來(lái)源于生源地“省內(nèi)”的支持度遠(yuǎn)高于“省外”的支持度，這說(shuō)明應(yīng)聘者主要來(lái)源于省內(nèi)。因此，學(xué)校在以后招聘中要擴(kuò)大宣傳范圍，加大對(duì)“省外”生源的宣傳力度，或在制定招聘政策時(shí)對(duì)省外生源適當(dāng)傾斜。招入部分省外教師，使教職工生源地結(jié)構(gòu)合理，合理的教職工生源地結(jié)構(gòu)有利于人才培養(yǎng)和學(xué)校的發(fā)展。

第二，從規(guī)則10-19可看出，招考關(guān)系挖掘系統(tǒng)對(duì)應(yīng)聘者的學(xué)歷和專業(yè)類不敏感，因?yàn)閷W(xué)歷和專業(yè)主要取決于學(xué)校崗位計(jì)劃的要求。

第三，從規(guī)則20-29可看出，應(yīng)聘者畢業(yè)學(xué)校為“省內(nèi)高?！钡闹С侄冗h(yuǎn)高于“省外高校”的支持度，這說(shuō)明應(yīng)聘者主要畢業(yè)于省內(nèi)高校。因此，學(xué)校在以后招聘中要加大在省外高校的宣傳力度，吸引更多省外高校畢業(yè)的應(yīng)聘者，使學(xué)校教職工的學(xué)源結(jié)構(gòu)更合理。來(lái)自不同研究生院的教職員工有利于改革和創(chuàng)新，有利于學(xué)校的發(fā)展。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的學(xué)校招聘中的應(yīng)用。使用Visual FoxPro開發(fā)的挖掘工具分析招聘計(jì)劃和應(yīng)聘人員信息，找出各數(shù)據(jù)項(xiàng)間客觀存在的關(guān)系。學(xué)?？筛鶕?jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果調(diào)整招聘宣傳策略、招聘政策等，吸引更多優(yōu)秀人才來(lái)應(yīng)聘，最終達(dá)到招到結(jié)構(gòu)合理的優(yōu)秀教職工隊(duì)伍的目的。同時(shí)，為學(xué)校人才招聘分析和研究開辟了新思路，也為學(xué)校人事管理工作者招聘人才提供了新的依據(jù)。

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作者簡(jiǎn)介：李佐軍（1980-），男，云南鳳慶人，碩士，副教授，主要從事數(shù)據(jù)挖掘及大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)研究。