一种基于BP神经网络的企业简历筛选方案研究

摘要

在日益激烈的人才竞争大环境中，谋发展、招贤能成为了各大企业和单位的共识。企业竞争的本质是对人力资源的竞争，人才的质量与数量决定了一个企业的水平和未来发展。企业需要稳定的人才储备来立足生存，人才也需要在众多竞争者脱颖而出体现自我价值。如何能使企业准确发现并录用人才，成了近几年众企业和专家学者们共同关注的焦点。
　　“简历筛选”是人力资源招聘环节工作的重要环节。人才筛选工作开展是否科学、是否高效，直接影响后续的企业招聘工作的质量。但当前的企业在人力资源招聘和筛选评价体系的制定上有步骤冗杂、重复工作等不足。在传统的简历筛选过程中，简历样式不统一、格式参差不齐等问题增加了简历筛选人员的评阅难度和数据整理工作量，从而制约企业人才招聘的发展。
　　本文以人力资源管理中的招聘环节的成本节省作为出发点，从提高招聘前期筛选评价体系的效率和减少简历筛选环节的角度出发，从简历筛选前的招聘环节、数据获取与分析入手，将建立“指标库”概念，并与“主动式简历”和“BP神经网络”技术相结合起来做主要的简历筛选实现方法。本文在参考前人研究的基础上，提出了一种新的企业简历筛选方案，在一定程度上降低了企业简历筛选过程中所产生的人力、物力成本，提高了筛选的效率和可信度。
　　本论文提出的简历筛选方案在经过分组测试网络模型后发现，当训练样本数量为60份时，网络的预测分类精度可达到92.18％;当训练样本数量超过80份时，预测精度有小幅度的提高达到92.84％。本文提出的基于BP神经网络的简历筛选模式的准确率，随着训练样本数的增加呈逐渐增长的态势。测试结果满足企业人才招聘领域的实际人才招聘需求，提出的方法具有灵活的简历分类筛选能力，其筛选相关的精度、效率达到了预期的目标。本文最后结合企业的实际情况，选取一家IT企业进行了结合企业实际环境的简历筛选方法，用符合企业环境的实验方法验证了本方法的可行性及有效性。

目录

声明

摘要

图表目录

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．3 研究特点及创新之处

1．4 论文研究结构

第二章 文献综述

2．1 人力资源招聘研究综述

2．2 简历筛选研究综述

2．3 BP神经网络研究综述

第三章 基于BP神经网络的简历筛选模式

3．1 筛选前准备工作

3．2 评价体系设计方法

3．3 人才评价指标库设计与应用

3．4 主动式简历及数据获取方法

3．5 BP神经网络的应用

第四章 提出方案应用举例

4．1 筛选方案使用案例

4．2 简历数据采集与处理

4．3 样本数据记分及评价

4．4 测试及结果

4．5 本文方案验证

第五章 结论

参考文献

致谢

附录

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