基于循环神经网络的医疗人力资源配置模型设计与仿真

• 作者: 刘欣 岳晓磊 靖超 王亚林
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 人力资源配置 循环神经网络 数据挖掘 人岗匹配度 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用|Computer Technology Application
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.11.009

摘要

人力资源合理化管理对医院高效培养医疗领域人才、完善医院管理模式以及提高医院整体资源利用率均有较大的帮助.当前所应用于人力资源领域的计算模型通常是基于统计算法展开的,已无法满足海量数据的处理需求,未考虑到数据隐藏的特征,这容易导致信息匮乏问题的出现.文中将循环卷积神经网络和传统人力资源配置算法相结合,设计了适用于人力资源领域的人岗匹配推荐算法,可以改善传统算法数据训练质量问题.在算法实验部分,文中算法F1值为0.823,相较其他两项算法分别提升了20.1％和7.4％,说明该算法可以提升数据的隐层特征,进而提升数据的训练质量,提高人岗匹配度和推荐精准度.