1、“.....并把它们当作初始聚类中心,接下来根据样本和聚类中心间的欧式距离,将自身归到相应的类别中,再计算形成的新类的聚类中心,重复以上过程,直到得到的评价函数收敛为止。通常,评价函数可以用簇内误差平方和表示式中,表示聚类的个数,表示簇中的数据对象,表示聚类中心,且聚类中按照以下公式更新式中,表示数据对象的个数。改进的均值聚类算法本文提出种改进的均值聚类算法,改进算法提供了种确定最佳聚类数的方法,并找到最佳聚类中心。首先,算法在高密度的数据点中选出个和聚类中心的距离最远作精神和沟通能力对文本分词的结果进行文本去燥,删除停用词停用词词典可用网上的通用停用词点后特征选择,利用的包,并保留词频数大于等于的词语得到结果上进心责任心合作沟通对清洗后的文本词语使用值进行特征表示,利用的包,将每个词语都当作是个特征......”。

2、“.....构建人才标签体系。其标签体系框架图如下标签体系构建标签体系构建分个步骤本文从人才的基础信息能力行为性格需求个维度去构建。标签主题细分级,浙江电力人才创新基地的人才培养人才选拔和引进工作提供参考数据支撑,为岗位的能力匹配提供指导,但是因为人才标签是由模型算法根据具体数据指标演算出来的,而部分数据指标的设定或者数据信息的设定均存在主观性,所以人才全景视图只能作为岗位人才培养和选拔的辅助工具,而不是绝对标准。如人才的沟通能力工作效率质量学习能力等数据是通过调研文档或管理者对人员的评估进行收集的,存在定的主观性,这些主观性数据指标将影响算法结果。大数据技术介绍创新基地人才队伍全景视图的构建研究,主要应用到的大数据技术和算法模型如下中文分词中文分词是指将个中文文本分割成个个词语,并按照定的规则重新组成单词序列的过程......”。

3、“.....而中文文本能利用标点符号来划分字句和段等文本单位,但不能利用符号来对词进行熟练程度的定义或者是敏感度高敏感模型概率值定义。本文标签体系搭建如下标签挖掘标签的生成可分为自成标签和模型标签。自成标签是指标签主题自带属性,无需要过多建模预测的,如人才的性别,年龄等。模型标签需要通过机器学习算法对标签样本数据的多维度学习,建立机器自学习的标签模型,可通过对样本数据的调整以及模型结构及参数的调整来逐步优化模型,如人才的抗压能力,人才的领导风格等。本文主要使用均值聚类算法来生成模型标签。对数据处理完的数据,进行行为建模,以抽象出用户的标签。主要利用改进版均值聚类算法,针对能力维度与性格维度等隐性特征进行标签挖掘......”。

4、“.....提出了套可操作性的人才队伍全景视图构建方法。人才队伍全景视图的构建,在定程度可以反应出人才的各种硬性指标能力,可以为浙江电力人才创新基地的人才培养人才选拔和引进工作提供参考数据支撑,为岗位的能力匹配提供指导但是因为人才标签是由模型算法根据具体数据指标演算出来的,而部分数据指标的设定或者数据信息的设定均存在主观性,所以人才全景视图只能作为岗位人才培养和选拔的辅助工具,而不是绝对标准并且,由于人力侧的大数据应用发展研究在我国开展不久,企业数据准备不足是本文研究及企业广泛应用的大阻碍另外,基于人才队伍全景视图中应用的各类挖掘分析模型,应用了算法模型的理论基础,在实际应用方向,仍需要进步的深入研究。参考文献基于专业领域知识服务体系的人才画像描绘及应用杨博,赵鹏业出版社,。基于大数据技术的人才队伍全景视图构建原稿。例如......”。

5、“.....可看出员工的数据中,没有空值和异常值,只需对数据进行变换即可,变换步骤如下数值字段通用技能互联网创新数据分析综合能力和营销业务需对其进行标准化处理利用最大值最小值标准化方法,将得分统为和对于性格自我评测等文本对其进行中文分词,利用的分词,分别得到本人有较强的上进心,能较快适应环境,责任心强,具有良好的团队合作精神和沟通能力对文本分词的结果进行文本去燥,删除停用词停用词词典可用网上的通用停用词点后特征选择,利用的包,并保留词频数大于等于的词语得到结果上进心责任心合作沟通对清的是从人才标签提取的用户项目评分矩阵,利用用户项目评分矩阵在评分矩阵集中寻找最相近的个近邻,利用这个近邻的用户,再次对所有项目进行评分,选取评分最高的个项目推荐给用户。推荐过程如下图个性化创新人才培养根据人才队伍全景视图刻画的人才能力标签技能标签等各类标签,通过数据匹配算法......”。

6、“.....得到员工能力薄弱环节视图,创新基地管理人员可以根据员工能力全景视图,制定培训材料,培训计划,进而实现员工的能力提升。结束语本文基于浙江电网数据标签构建的理论和实践经验,构建了人才队伍全景视图的流程体系。在理念方面,构建了数据标签应用系列的人才队伍全景视图流程设计内容,加深了人力资源数据标签的研究与应用范围在应用方法方面,基于均值聚类算法和协调过滤算法等算法模型员可以根据员工能力全景视图,制定培训材料,培训计划,进而实现员工的能力提升。结束语本文基于浙江电网数据标签构建的理论和实践经验,构建了人才队伍全景视图的流程体系。在理念方面,构建了数据标签应用系列的人才队伍全景视图流程设计内容,加深了人力资源数据标签的研究与应用范围在应用方法方面,基于均值聚类算法和协调过滤算法等算法模型,结合浙江电网的数据应用实践需求,提出了套可操作性的人才队伍全景视图构建方法......”。

7、“.....在定程度可以反应出人才的各种硬性指标能力,可以为浙江电力人才创新基地的人才培养人才选拔和引进工作提供参考数据支撑,为岗位的能力匹配提供指导但是因为人才标签是由模型算法根据具体数据指标演算出来的,而部分数据指标的设定或者数据信息的设定均存在主观性,所以人才全景视图只能作为维度和能力维度对人才进行刻画。同时,通过各个维度的指标评分或指标间的关联分析,结合具体岗位的工作能力需求,将实现对人才进行综合的岗位能力匹配评估分析,为人才培养和选拔提供数据支持。员工的人才全景视图示意图如下通过上述的标签的构建,输出整个员工队伍的全景视图分析维度如下人才全景视图的应用根据浙江省电力有限公司互联网营销服务创新基地旨在个性化培养创新人才与人才推荐的需求,本文的应用场景分别为人才个人能力评估人才岗位推荐个性化创新人才培养,但是全景视图的应用远不局限于以上种应用场景......”。

8、“.....通过因子分析法因子分析法是通过实证分析,研究待测变量间的相关关系,找出能将多个变量综合为少数几个因子,并且能尽可能多地反映原变量与因子的相关关系,抽取出员岗位人才培养和选拔的辅助工具,而不是绝对标准并且,由于人力侧的大数据应用发展研究在我国开展不久,企业数据准备不足是本文研究及企业广泛应用的大阻碍另外,基于人才队伍全景视图中应用的各类挖掘分析模型,应用了算法模型的理论基础,在实际应用方向,仍需要进步的深入研究。参考文献基于专业领域知识服务体系的人才画像描绘及应用杨博,赵鹏飞推荐算法综述山西大学学报自然科学版,高玉龙基于文本挖掘的用户画像研究汕头汕头大学,互联网电力营销创新基地运营管理手册年互联网营销服务创新人才能力培养体系建设研讨会王宪朋基于视频大数据的用户画像构建电视技术,于化龙,韩雪峰基于改进均值聚类的银行客户分类算法湘潭大学自然科学学报......”。

9、“.....左子叶数据挖掘实践北京机械假设文档集合为,表示中的任意文档,表示文档中单词的出现频率,表示文档集合中包含单词的文档数目,则单词的逆文档频率和其在文档中的权重如下式所示均值聚类算法均值聚类算法简述在均值聚类算法中,第步是从原始数据集中挑选个数据对象,并把它们当作初始聚类中心,接下来根据样本和聚类中心间的欧式距离,将自身归到相应的类别中,再计算形成的新类的聚类中心,重复以上过程,直到得到的评价函数收敛为止。通常,评价函数可以用簇内误差平方和表示式中,表示聚类的个数,表示簇中的数据对象,表示聚类中心,且聚类中按照以下公式更新式中,表示数据对象的个数。改进的均值聚类算法本文提出种改进的均值聚类算法,改进算法提供了种确定最佳聚类数的方法,并找到最佳聚类中心。首先,算法在高密度的数据点中选出个和聚类中心的距离最远距变量间联系的紧密程度,其取值在......”。