干部人事决策支持系统关键技术研究

摘要

近几年来，国家机关日趋重视对干部（含公务员）的人事管理，客观上促进了使用信息技术辅助人事决策的应用需求。关于干部人事综合决策支持系统的研究成果还不够丰富，目前多数研究侧重于基于数据仓库的系统建设和应用。总体来看存在以下不足:一是建立数据仓库的难度大，扩展性不够好;二是数据维度统一规范程度不高;三是采用数据挖掘技术对人事决策问题进行分析和预测的研究还不够。
　　本文分析研究了数据仓库与联机分析处理、数据挖掘和商业智能等相关概念和基础技术，探讨其在干部人事决策领域中的应用途径。主要研究数据挖掘、元数据管理和数据集成等关键技术在干部人事综合决策支持系统中的应用。
　　本文的创新之处在于:一是根据干部人事数据特点设计自下而上的构建数据集市的方式来建立数据仓库;二是实现了对业务元数据的管理;三是数据挖掘模块实现自由定制算法的能力。文中阐述了基于Weka平台的决策树和支持向量机分类器的实现，设计了以微软商业智能解决方案为基础的元数据管理和数据集成方案。最后，本文提出了干部人事综合决策支持系统的架构设计思路和体系结构，并对关键技术点予以实现。
　　本文将所采用的算法与其它主流分类算法进行实验对比，比较分析其解决干部人事决策问题的准确程度和效率。经过实验，验证了本文所实现的决策支持系统原型分析预测的准确程度较高，时间效率较好，满足干部人事管理决策需求，具有一定的应用价值。

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摘要

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附表索引

第1章 绪论

1．1 背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文主要工作

1．4 论文结构

1．5 本章小结

第2章 相关概念及基础技术研究

2．1 引言

2．2 数据仓库与联机分析处理

2．3 数据挖掘

2．4 电子政务与商业智能

2．5 本章小结

第3章 元数据管理与数据集成

3．1 引言

3．2 元数据管理

3．2．1 理论分析

3．2．2 业务元数据建模

3．2．3 业务元数据存储

3．2．4 技术元数据提取

3．3 数据集成模式

3．3．1 数据集成模式

3．3．2 操作数据存储集成模式

3．4 本章小结

第4章 数据挖掘在人事决策中的应用

4．1 引言

4．2 决策树技术

4．2．1 理论分析

4．2．2 算法分析

4．3 支持向量机技术

4．3．1 理论分析

4．3．2 算法分析

4．4 算法实现

4．4．1 分类算法抽象类

4．4．2 决策树算法

4．4．3 支持向量机算法

4．5 实验分析

4．5．1 实验系统功能描述

4．5．2 实验方法与流程

4．5．3 实验分析与结论

4．6 本章小结

第5章 系统总体设计与实现

5．1 引言

5．2 系统体系结构设计

5．3 数据架构

5．4 逻辑架构

5．4．1 元数据管理子系统

5．4．2 数据集成子系统

5．4．3 数据分析子系统

5．4．4 前端展现子系统

5．5 物理架构

5．6 本章小结

结论

参考文献

致谢