基于组件的智能HRMS研究与开发
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摘要
本文论述了人力资源管理系统的发展、特点及研究现状，运用MVC模式，构建了人力资源管理系统的体系结构，采用组件和中间件技术，建立了系统组件模型，研究了以J2EE为平台的基于组件的平台化智能人力资源管理系统。以软件工程理论为指导，应用UML、EJB、JSP、Servlet、Java等多种计算机新技术，对人力资源管理系统进行了开发。该系统充分体现了面向对象的思想，并将业务流程组件化，而不仅是用户界面组件化。
同时，系统以提供人力资源供给预测为目的，研究了决策支持系统、数据仓库及数据挖掘技术并应用到人力资源管理系统中，建立了人力资源供给预测数据仓库。以此为基础，采用数据挖掘技术中的马尔科夫转移矩阵分析方法，结合人力资源管理理论，给出了人力资源供给预测模型，对人力资源供给进行预测。马尔科夫预测模型的应用，不仅提高了传统决策支持系统的决策能力，而且避免了人为预测人力资源供给的主观性，提供了人力资源供给预测科学的理论依据。
In the paper, discussing the history and the characteristic about the human resource management and the status of the human resource management system presently, the frame of the system is designed by means of the MVC patterns, the model based on component is established by exerting the component and the intermediate technology , and the intelligent human resource management system based on J2EE flat roof and component technology is studied . According to the software engineering theory, the system of the human resource management is developed, to which the UML, EJB, JSP, Servlet, Java and other new computer technologies have been applied. The system indicates the idea of object-oriented completely, and realizes the operation flow based on component, not only just the interface of users based on component.
At the same time, in order to forecast the human resource supply, the decision-making system, data warehouse and data mining technology are studied and applied to the human resource management system, and the human resource supply data warehouse is established. According to the human resource theory, applying the Markov algorithm on the basis of the establishing data warehouse, the human resource supply-forecasting model is put forward. By making use of the forecasting model, the human resource supply can be forecasted effectively, and it is showed that the model not only improves the decision-making ability of traditional decision-making system, but also avoids the subjectivity, and provides the scientific theory basis while forecasting the human resource supply.
同时，系统以提供人力资源供给预测为目的，研究了决策支持系统、数据仓库及数据挖掘技术并应用到人力资源管理系统中，建立了人力资源供给预测数据仓库。以此为基础，采用数据挖掘技术中的马尔科夫转移矩阵分析方法，结合人力资源管理理论，给出了人力资源供给预测模型，对人力资源供给进行预测。马尔科夫预测模型的应用，不仅提高了传统决策支持系统的决策能力，而且避免了人为预测人力资源供给的主观性，提供了人力资源供给预测科学的理论依据。
In the paper, discussing the history and the characteristic about the human resource management and the status of the human resource management system presently, the frame of the system is designed by means of the MVC patterns, the model based on component is established by exerting the component and the intermediate technology , and the intelligent human resource management system based on J2EE flat roof and component technology is studied . According to the software engineering theory, the system of the human resource management is developed, to which the UML, EJB, JSP, Servlet, Java and other new computer technologies have been applied. The system indicates the idea of object-oriented completely, and realizes the operation flow based on component, not only just the interface of users based on component.
At the same time, in order to forecast the human resource supply, the decision-making system, data warehouse and data mining technology are studied and applied to the human resource management system, and the human resource supply data warehouse is established. According to the human resource theory, applying the Markov algorithm on the basis of the establishing data warehouse, the human resource supply-forecasting model is put forward. By making use of the forecasting model, the human resource supply can be forecasted effectively, and it is showed that the model not only improves the decision-making ability of traditional decision-making system, but also avoids the subjectivity, and provides the scientific theory basis while forecasting the human resource supply.
引文
[1] 王迪、李师贤，数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用，计算机工程与应用，No．20，2001，85-87
[2] 王利平、王海洲，管理学原理教程及学习指导，北京，高等教育出版社，1999，103-112
[3] 余凯成、程文文、陈维政，人力资源管理，第2版，大连，大连理工大学出版社，2001，3-56
[4] Goebel, M., and Gruerwald, L.A Survey of Knowledge Discovery and General Data Mining Software. Technical Report, University of Oklahoma, School of Computer Science,Norman, OK, February 1998
[5] 唐常杰、杨富华、杨璐，数据采掘的基本方法及其专家系统的差异，计算机应用，Vol．19，No．3，1999
[6] M.chen et al, Efficient Data Mining for Path Traversal Patterns, IEEE Trans on Knowledge and Data Eng., Vol. 10, No.2, 1998
[7] Jawei. Han et al. DBMiner: A system for mining knowledge in large relational Database in Proc.of KDD' 96
[8] Mining association rules between sets of items in large database. Proc. ACMSIGMOD int'1 conf. Management of data, Washington. DC, May 1993, 207-216
[9] R. Agrawal, et al. Database Mining: A performance perspective. IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 1993, 5(6), 914-925
[10] Usama M.Fayyad, et al.Advances in knowledge discovery and data mining. California:AAAI Press/The MIT Press, 1996
[11] 陈文伟、邓苏、张维明，数据挖掘与知识发现综述，计算机世界报，24期专题版，1997
[12] 陈文伟，智能决策技术，北京，电子工业出版社，1998，5-6、114-149
[13] 王珊等，数据仓库技术与联机分析处理，科学出版，1999，19-44
[14] 刘东波，数据仓库技术的现状与未来，微型机与应用，No．7，2000，4-7
[15] 马光忠、罗治平，数据仓库、联机分析处理和联机分析开采研究，计算机应用研究，No．11，1999，7-10
[16] [美]W.H.Inmon著，王志海等译，数据仓库，北京，机械工业出版社，2000
[17] [加]Jiawei Han、Micheline Kamber著，范明、孟小峰等译，数据挖掘——概念与技术，北京，机械工业出版社，2001
[18] 印旻，Java语言与面向对象程序设计，北京，清华大学出版社，2000
[19] 杨文龙、姚淑珍、吴芸，软件工程，北京，电子工业出版社，1997，155-203
[20] [美]Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson&John Vlissides著，李英军、马晓星、蔡敏、刘建中等译，设计模式——可复用面向对象软件的基础，北京，机械工业出版社，2000
[21] 飞思科技产品研发中心，EJB应用开发详解，北京，电子工业出版社，2002
[22] 李安渝，中间件——技术的发展和机会，计算机世界，D10，No．82，2002
[23] 张齐春，中间件将向平台软件发展，计算机世界，D11，No．82，2002
[24] 景新海，做大中间件需要产业化，计算机世界，D11，No．82，20012
[25] Jim Johnson、Karen Boucher、Michael Hicks，项目主管的中间件指南，程序员，No3，2002，70-71
[26] [美]David M.Dikel等著，张恂等译，软件架构——组织原则与模式，北京，机械工业出版社，2002
[27] 透明，Model-View-Controller模式，程序员，No．10，2002，55-56
[28] [美]Wendy Boggs、Michael Boggs著，邱仲潘等译，UML with Ratiional Rose从入门到精通，北京，电子工业出版社，2000
[29] 罗新星、毕文杰，群力所至的J2EE，计算机世界，B1，No．14，2002
[30] 张志伟、谭郁松、张明杰译，J2EE构建企业系统——专家级解决方案，北京，清华大学出版社，2001
[31] [美]Karl E.Wiegers著，陆丽娜、王忠民、王志敏等译，软件需求，北京，机械工业出版社，2000
[32] [美]刘润东著，UML对象设计与编程，北京，北京希望电子出版社，2001
[33] [美]Grady Booch、James Rumbaugh、Ivar Jacobson著，邵维忠、麻志毅、张文娟、孟祥文译，UML用户指南，北京，机械工业出版社，2001
[34] [美]Graig Larman著，姚淑珍、李虎等译，UML和模式应用——面向对象分析与设计导论，北京，机械工业出版社，2002
[35] 罗鸿，ERP原理·设计·实施，北京，电子工业出版社，2002，183-193
[36] 陈启申，供需链管理与企业资源计划(ERP)，北京，北京银冠电子出版有限公司出版，2000
[37] 陈志航、陈乾生，基于隐马尔科夫模型的组合预测方法，
[38] 赵贤淑，马尔科夫预测技术的应用，西安矿业学院学报，Vol．15，No．4，1995
[39] 付景林、路来君、郭宏壮，无后效性马尔科夫过程在管理领域的应用，电子科技大学学报，Vol．26，增刊，1997
[40] 唐小我、曾勇、曹长修，市场预测中马尔科夫链转移概率的估计，电子科技大学学报，Vol．23，No．6，1994
[41] Petri网理论在组织评价和组织设计中的应用研究，上海交通大学硕士研究生申请学位论文
[42] [美]Borland Software Corporation著，周鹏、龚超、刘超等译，JBuider培训教程，北京，机械工业出版社，2002
[43] [美]Bruce Eckel著，侯捷译，Java编程思想，第2版，北京，机械工业出版社，2002
[44] 姚晓春、郑文清，Java编程技术教程，北京，清华大学出版社，1999
[45] [美]Stephen Wynkoop著，张蓉、张燕、赵红梅等译，SQL Server7.0开发指南，北京，电子工业出版社，1999
[46] [美]Marty Hall著，钟鸣、石永平译，Servlet与JSP权威指南，北京，机械工业出版社2002
[47] [美]Cay S.Horstmann、Gary Cornell著，京京工作室译，Java2核心技术 卷Ⅰ——基础知识，北京，机械工业出版社，2000
[48] [美]Dustin R.Callway著，战晓苏译，精通Servlets——Java平台的服务器端编程，北京，清华大学出版社，2002
[49] [美]Mark Wutka著，程显华等译，JSP和Servlet程序设计使用专辑，北京，机械工业出版社，2002
[50] 林宇等，数据仓库原理与实践，北京，人民邮电出版社，2003
[51] [美]Efrem G.Mallach著，李昭智、李昭勇等译，决策支持与数据仓库系统，北京，电子出版社，2001
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