基于深度学习的智能人力资源匹配方法

为了提高人力资源利用效率和匹配精度,提出了一种基于深度学习的智能人力资源匹配方法。首先,通过多尺度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对岗位数据和个体数据进行特征提取。其次,利用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)进行特征匹配。最后,采用LinkedIn数据集对提出的方法进行了测试。实验结果表明:所提出的方法在匹配岗位和个体数据时具有较高的准确性和可信度,能够有效地满足人力资源匹配的需求。

人口集聚、人力资源匹配与产业升级

随着新型城镇化建设以及城市间竞争日趋激烈,人口持续向大城市及大都市圈集聚,人力资本作为核心生产要素之一在城市经济发展中愈发关键。准确识别人口集聚对产业升级的影响并分析其背后的作用机理,对于充分发挥人力资源的产业促进作用,推动经济高质量增长具有十分重要的作用。为此,文章试图采用中国267个地级市2006~2019年的市级层面数据,研究人口集聚对产业升级的影响及其背后的人力资源匹配中介机制,为人口集聚的产业促进效应提供一个新的理论注解。通过构建“人力资本-产业结构”系统耦合协调度进行实证研究,发现人口集聚能够促进产业升级;以人力资源匹配为中介变量,更加印证中国人口集聚促进产业结构转型背后是人力资源匹配在发挥中介效应。通过发展阶段-区位双维度分位数回归进行异质性检验发现,不同地区在不同产业发展阶段人口集聚对产业升级的促进效应特征不一,在东部呈现非对称的“V”型趋势,在中部由正持续减弱为负,在西部则由负转正不断增强;按高校数量分组进行异质性检验发现,在教育密集区人口集聚的作用不显著,但在非教育密集区存在显著促进产业升级的作用。

企业并购中的人力资源匹配研究

文章针对企业并购人力资源整合中出现的问题,提出了以能本管理和人力资源能力建设为主线,采取其他的方式和途径作为配合来完成企业人力资源的匹配的对策。

基于模糊数学的人力资源岗位匹配度研究

目前我国要建立并完善科学的社会化的人才评价机制,迫切要求广大企事业单位用科学、透明、公正的方法评价人力资源与岗位的匹配程度。为此,在构建人力资源岗位匹配度相关指标体系的基础上,运用360度模糊综合评价模型对人力资源岗位匹配度进行定量研究,并借鉴期望观点和空间两点距离观点对评价结果进行综合分析,以实现上述目标。

私营企业人力资源管理模式与竞争力关系分析

本研究旨在探索私营企业在不同的发展阶段,人力资源管理模式的选择问题。通过对私营企业在不同发展规模和不同人力资源管理模式下,人力资源管理状况量化指标与企业竞争力量化指标DPC模型分析,研究不同发展规模的私营企业的人力资源管理模式的动态选择。

基于模糊综合评价的人岗智能匹配方法研究

人岗匹配的意义在于能够提高企业的生产效率和员工的工作满意度。如果企业能够将人才与岗位进行匹配,那么员工就能够在自己擅长的领域发挥出最大的潜力,从而提高生产效率和质量。人岗匹配是人力资源合理配置的关键因素,有助于人力资源的科学化、标准化管理。为了在石油企业人岗匹配中对不确定因素进行量化分析,本文运用层次分析法构建人岗匹配评价指标体系,确定指标权重;利用模糊综合评价法构建指标评价集,设定评价等级,制定评价标准,分析石油企业人岗智能匹配效果。结果表明,人岗智能匹配方法能够有效获取石油企业人岗匹配评价等级,实现人岗智能匹配。