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基于粗糙集的人力资源评价的规则挖掘(2)

   ⑵ 使用区分矩阵进行属性约简,建立区分矩阵如下
 
1
2
3
4
5
6
7
8
1
0
cefh
abdefgh
bcefgh
a
abc
0
abcdefg
2
 
0
abcdfg
0
acefh
abcefh
abdeg
abcdfgh
3
 
 
0
abcdh
0
0
bcefg
0
4
 
 
 
0
abcefgh
acefgh
adefgh
abcdgh
5
 
 
 
 
0
0
abcdefgh
0
6
 
 
 
 
 
0
cdefgh
0
7
 
 
 
 
 
 
0
bcdefh
8
 
 
 
 
 
 
 
0
 
    从区分矩阵可以看出,a为核属性,因此可以获得Q=(c∨e∨f∨h)∧(b∨c∨e∨f∨g∨h) ∧ (b∨c∨e∨f∨g) ∧(c∨d∨e∨f∨g∨h) ∧(b∨c∨d∨e∨f∨h),根据吸收律,Q= (c∨e∨f∨h)∧(b∨c∨e∨f∨g),将其转换为析取范式后,得到Q=(b∧h)∨(g∧h) ∨(c)∨ (e)∨(f),因此{a,b,h},{a,g,h},{a,c },{a,e },{a,f }都可以作为约简后的属性。
    ⑶ 取{a,b,h}来进行规则挖掘,生成核值表。
属性约简表
    核值表
    ⑷ 根据核值表,生成规则约简表
 
    ⑸ 得出规则:
    b1h2∨a1→i1,即创新能力为差且进取欲望为中时或知识量为差时,综合评估为差。
        a1h3∨b2h2 →i2,即知识量为差且进取欲望为优时或创新能力为中且进取欲望为中时,综合评估为中。
        a2b3∨a3b1 ∨h3 →i3,即知识量为中且创新能力为优时或知识量为优且创新能力为优时或进取欲望为优时,综合评估为优。
    ⑹ 计算各约简属性的客观权重。
    由属性约简表得,其条件属性集C={a,b,h},决策属性集D={i},U/ind(a,b,h)={{1},{2},{3},{4},{5},{6},{7},{8}},U/ind(i)={{1,7},{2,4},{3,5,6,8}},PoSC(D)={1,2,3,4,5,6,7,8},rC(D)=k= Card(posC(D))/ Card(U)=8/8=1,说明决策属性全部依赖于条件属性(依赖度为1)。
    去掉属性a后,U/ind(b,h)={{1,5},{2},{3},{4},{6},{7},{8}}, PoSC-a(D)={2,3,4,6,7,8}, rC-a(D)=6/8=0.75,属性a的重要度为rC(D)-rC-a(D)=1-0.75=0.25。
    去掉属性b后,U/ind(a,h)={{1},{2},{3,7} ,{4},{5},{6,8}},PoSC-b(D)={1,2,4,5 ,6,8}, rC-b(D)=6/8=0.75,属性b的重要度为rC(D)-rC-b(D)=1-0.75=0.25。
    去掉属性c后,U/ind(a,b)={{1,2},{3,8},{4},{5},{6,7}}, PoSC-h(D)={ 3,4,5,8},rC-h(D)=4/8=0.5,属性h的重要度为rh(D)-rC-h(D)=1-0.5=0.5。
    由此可以得出各个属性的客观权重分别为:

4 结论
    在人力资源评价中影响其价值的因素很多, 各因素的重要性也会有很大的差别。本文通过分析影响人力资源价值评价各因素的特征,确定影响人力资源价值的主要因素有: :知识量,创新能力,交流能力,适应能力,毕业院校,健康状况,心理承受能力,进取欲望等。在人力资源评价中经常采用专家评估法、收益折现法、随机报酬法、模糊综合评判等方法。传统的综合评价方法通过专家打分法得到每个指标的评价值,然后对各指标值进行算术平均或加权平均,而权重的确定同样是主观的。本文提出一种基于粗糙集理论的人力资源综合评价方法,克服了传统方法存在的主观性和片面性的问题。该方法综合分析了各种影响因素,既体现了评价的全面性,又进行了指标的筛选,从而简化了运算的复杂度;在确定各因素的权重中,既强调了评价的客观性,又充分利用了专家的主观经验。
参考文献
[1]张文修,吴伟志等.粗糙集理论与方法.科学出版社,2001
[2]肖智,刘敏等.一种人力资源价值的粗糙集评价方法.重庆大学学报,2002.11,第25卷第11期
[3]曹秀英,梁静国.基于粗集理论的属性权重确定方法.中国管理科学,2002.10第10卷第5期
[4]熊萍,陈华斌,吴晓平.基于粗糙集理论的一种综合定权法.海军工程大学学报,2003.2第15卷 第1期

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