摘要
在全球化的市场竞争过程中,如何在企业招聘中利用企业优势,聚天下英才而用之,是企业在招聘过程中遇到的主要问题。随着大数据时代的到来,针对企业招聘需求预测引起企业的广泛关注。本研究针对企业招聘过程中正负样本数量不平衡以及数据量大的特点,将平衡随机森林算法进行了改进,并将其应用于企业招聘需求预测模型中。研究发现相对于传统的预测算法,该算法兼具抽样技术以及代价敏感学习的优势,在处理大数据集以及不平衡数据时具有一定的优势,精确度更高.
出处
《人力资源管理》
2018年第8期2-2,共1页
Human Resource Management
