基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

趙宏業(yè)

（河北北方學(xué)院附屬第二醫(yī)院河北宣化075100）

隨著智能系統(tǒng)的普及應(yīng)用，人力資源信息采集系統(tǒng)已經(jīng)完全取代了過(guò)去的人工采集的模式[1-2]。通過(guò)系統(tǒng)的智能運(yùn)算和傳感器的配合使用，已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)智能化采集[3-4]。很多的人事單位都已經(jīng)應(yīng)用了相對(duì)應(yīng)的智能系統(tǒng)，通過(guò)智能的人力資源信息的采集系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)人力的解放，同時(shí)可以進(jìn)行高精度的信息采集。但是人力資源信息的采集系統(tǒng)雖然給人力資源部門帶來(lái)了便利，但是由于人力資源信息的采集系統(tǒng)的計(jì)算失誤會(huì)造成很大程度上損失[4-5]。特別是在對(duì)人力資源部分進(jìn)行系統(tǒng)排查的過(guò)程中，如果由于系統(tǒng)出現(xiàn)計(jì)算失誤，將會(huì)給人力部門帶來(lái)很大的損失。針對(duì)上述情況，本文提出一種基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[6]。通過(guò)運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)人力資源信息智能采集系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化，優(yōu)化后的人力資源信息智能采集系統(tǒng)，改變了傳統(tǒng)的計(jì)算模型，從原來(lái)的低位算法轉(zhuǎn)變到協(xié)同過(guò)濾算法[7]。協(xié)同過(guò)濾算法可以使人力資源信息的采集系統(tǒng)帶有協(xié)同性，不會(huì)出現(xiàn)傳統(tǒng)人力資源信息的采集系統(tǒng)中的計(jì)算失誤的現(xiàn)象。本文針對(duì)人力資源信息智能采集系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了優(yōu)化，保證在預(yù)測(cè)過(guò)程的準(zhǔn)確性[8]。人力資源信息智能采集系統(tǒng)的預(yù)測(cè)過(guò)程是整體計(jì)算過(guò)程的核心步驟。正常的預(yù)測(cè)計(jì)算過(guò)程是先進(jìn)行數(shù)據(jù)的排序，然后使用非線性方程進(jìn)行求解，根據(jù)序列的配位數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這樣的預(yù)測(cè)過(guò)程雖然計(jì)算簡(jiǎn)單，但是由于醫(yī)院的人力部門人員流動(dòng)比較大，因此，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)計(jì)算過(guò)程已經(jīng)無(wú)法滿足正常計(jì)算要求，使用優(yōu)化后預(yù)測(cè)算法可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)整合，把流動(dòng)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，這樣避免了流動(dòng)數(shù)據(jù)給原始數(shù)據(jù)帶來(lái)一定的數(shù)據(jù)干擾[9]。為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的有效性，還設(shè)計(jì)了對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)的分析表明，本文的設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)能夠進(jìn)行有效的計(jì)算，同時(shí)避免了傳統(tǒng)人力資源信息的采集系統(tǒng)的計(jì)算失誤的現(xiàn)象[10]。

1 醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

1.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

文中設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)，硬件設(shè)備包括：數(shù)據(jù)采集器、控制電源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置、數(shù)據(jù)分析器等多樣的集成電子控制系統(tǒng)，根據(jù)不同的要求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可得，本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，其硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)需要對(duì)外來(lái)數(shù)據(jù)，進(jìn)行綜合處理，通過(guò)集成的硬件處理器，能夠?qū)Σ杉臄?shù)據(jù)信息進(jìn)行快速計(jì)算，這樣可以保證醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的計(jì)算準(zhǔn)確性。

文中設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)為了能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算，增加了GSYSNS數(shù)據(jù)過(guò)濾器和JHSDA-200偏差處理器。使用GSYSNS數(shù)據(jù)過(guò)濾器能夠有效的過(guò)濾干擾數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)進(jìn)行高質(zhì)量的計(jì)算，JHSDA-200偏差處理器能夠進(jìn)行偏差計(jì)算，專設(shè)的JHSDA-200偏差處理器能夠在片差計(jì)算的過(guò)程中快速的引用數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的使用質(zhì)量。這樣提高了設(shè)計(jì)基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確性。

1.2 軟件設(shè)計(jì)引入?yún)f(xié)同過(guò)濾計(jì)算

協(xié)同過(guò)濾算法主要有兩種，一種是針對(duì)使用用戶的協(xié)同過(guò)濾算法，另外一種是針對(duì)數(shù)據(jù)的協(xié)同過(guò)濾算法，但是兩種算法的本質(zhì)還是一樣的。文中使用協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)人力資源信息智能采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，這樣通過(guò)矩陣的形式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排列，保證數(shù)據(jù)的有序性，使用協(xié)同過(guò)濾算法后會(huì)分別生成Item與User矩陣，根據(jù)item矩陣內(nèi)數(shù)據(jù)的相似度，計(jì)算出item矩陣的相鄰對(duì)數(shù)，根據(jù)對(duì)應(yīng)的相鄰對(duì)數(shù)對(duì)矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)評(píng)分。產(chǎn)生的item矩陣為：

通過(guò)item矩陣的相似度可以計(jì)算出設(shè)計(jì)系統(tǒng)的相鄰對(duì)數(shù)，這樣可以保證數(shù)據(jù)之間的具有一定的關(guān)聯(lián)性，為后續(xù)計(jì)算提供有力的依據(jù)，相鄰對(duì)數(shù)公式為：

公式中：k表示使用數(shù)據(jù)分列程度；i代表流動(dòng)數(shù)據(jù)的平均偏好，針對(duì)相鄰對(duì)數(shù)式需要擬定系統(tǒng)的Map Reduce計(jì)算框架式這樣可以對(duì)數(shù)據(jù)限定，Map Reduce計(jì)算框架式把本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)進(jìn)行分割把流動(dòng)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)分割開(kāi)來(lái)，通過(guò)矩陣數(shù)便可以進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)陳列，以及數(shù)據(jù)的計(jì)算，這樣有效的避免了醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)中流動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)原始數(shù)據(jù)的干擾。

1.3 系統(tǒng)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

文中設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)使用的預(yù)測(cè)算法是根據(jù)矩陣的相似度進(jìn)行計(jì)算的，以相似矩陣代替Unpirro矩陣中的數(shù)據(jù)，根據(jù)矩陣數(shù)據(jù)的偏好值計(jì)算如下：

公式中：n表示數(shù)據(jù)的分散系數(shù)；m表示對(duì)應(yīng)流動(dòng)值。為了保證本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)偏好矩陣與Map Reduce分布式進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比公式為：

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)偏好矩陣與Map Reduce分布式的對(duì)比，很容易找出數(shù)據(jù)匯總的交換差值量，這時(shí)使用矩陣向量差，進(jìn)行矩陣的陳列，通過(guò)交換差值量的分析和原始數(shù)據(jù)的交換，保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。矩陣的陳列過(guò)程為：

矩陣的陳列過(guò)程所得向量正好是Item矩陣的Col Ik向量。所以，可以得：

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)生成的Item矩陣是一個(gè)對(duì)稱矩陣，其中所有的原始值等于交叉后的變形值，因此醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的Item矩陣的每一個(gè)向量CoLLk都需要進(jìn)行一次Row I的數(shù)據(jù)置換，即：

公式中：T為專函數(shù)，可以把向量CoLLk轉(zhuǎn)換為Row I，協(xié)同過(guò)濾算法最重要的步驟是系統(tǒng)的預(yù)測(cè)計(jì)算，文中采用相關(guān)性對(duì)系統(tǒng)的流動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。權(quán)值計(jì)算預(yù)測(cè)值為：

式中：r為預(yù)測(cè)感方；預(yù)測(cè)結(jié)果得到的還是一個(gè)公式，但是可以觀察到數(shù)據(jù)之間的離散關(guān)系。在預(yù)測(cè)計(jì)算的過(guò)程中還要考慮了數(shù)據(jù)矩陣中元素的平衡因子數(shù)，其公式為：

公式中：eiθ表示的是其他數(shù)據(jù)的跨界程度；λ表示的是平衡因子關(guān)聯(lián)系數(shù)。為了保證本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)計(jì)算準(zhǔn)確性，需要對(duì)λ和1－λ分進(jìn)行平衡因子的驗(yàn)證和限制，根據(jù)參數(shù)調(diào)節(jié)因子的關(guān)系，可得：

公式中，通過(guò)平衡因子的限定可以分析不同的情況，在流動(dòng)數(shù)據(jù)較大的情況下也能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。為保證設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)能夠長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算，還要考慮到時(shí)間元素，即：

公式中的通過(guò)把數(shù)據(jù)量加大的方式引入時(shí)間的限量，這樣可以得到醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的時(shí)間極限，在時(shí)間極限內(nèi)便可以進(jìn)行有效準(zhǔn)確的計(jì)算。

綜上所述，本文設(shè)計(jì)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)通過(guò)協(xié)同過(guò)濾計(jì)算對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，通過(guò)優(yōu)化預(yù)測(cè)算法保證計(jì)算的準(zhǔn)確性，這樣便可以有效的解決計(jì)算失誤的發(fā)生。

2 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了檢驗(yàn)本文設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的有效性，設(shè)計(jì)了對(duì)比仿真試驗(yàn)。以某大型醫(yī)院作為試驗(yàn)對(duì)象，使用傳統(tǒng)的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)以及本文設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集計(jì)算。模擬環(huán)境時(shí)，對(duì)100個(gè)樣本進(jìn)行采集計(jì)算，為了保證數(shù)據(jù)的有效性，需要進(jìn)行參數(shù)的設(shè)置。

2.1 參數(shù)設(shè)定

為保證本文設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集，設(shè)置流程數(shù)據(jù)系數(shù)p為65.32；設(shè)置原始數(shù)據(jù)差系數(shù)R為6.8：分別設(shè)置u為10；k位50，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參量設(shè)定，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下。

2.2 結(jié)果分析

分析圖2結(jié)果得知，本文設(shè)計(jì)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)，能夠在采集的過(guò)程中保持較低的數(shù)據(jù)誤差率，顯著的減少了系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)誤差

圖2 數(shù)據(jù)誤差率對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖3 數(shù)據(jù)采集穩(wěn)定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

分析圖3結(jié)果得知，基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)能保持較高的穩(wěn)定性，在數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，誤差的概率明顯的降低，解決了傳統(tǒng)醫(yī)院人力資源信息采集系統(tǒng)中的計(jì)算失誤的現(xiàn)象。

3 結(jié)束語(yǔ)

文中提出一種基于協(xié)同過(guò)濾算法的醫(yī)院人力資源信息智能采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，采用協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)換分，這樣保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，避免了數(shù)據(jù)之間的干擾，對(duì)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了優(yōu)化，保證了系統(tǒng)計(jì)算過(guò)程的準(zhǔn)確性，避免發(fā)生計(jì)算失誤的現(xiàn)象。

[1]張佳，林耀進(jìn)，林夢(mèng)雷，等.基于目標(biāo)用戶近鄰修正的協(xié)同過(guò)濾算法[J].模式識(shí)別與人工智能，2015，28（9）：802-810.

[2]周海平，黃湊英，劉妮，等.基于評(píng)分預(yù)測(cè)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2016，31（6）：1234-1241.

[3]朱昆磊，黃佳進(jìn).基于信念網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾圖模型的推薦算法[J].模式識(shí)別與人工智能，2016，29（2）：171-176.

[4]郭蘭杰，梁吉業(yè)，趙興旺.融合社交網(wǎng)絡(luò)信息的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].模式識(shí)別與人工智能，2016，29（3）：281-288.

[5]孫彥超，韓鳳霞.基于協(xié)同過(guò)濾算法的個(gè)性化圖書推薦系統(tǒng)的研究[J].圖書館理論與實(shí)踐，2015（4）：99-102.

[6]牛常勇，劉國(guó)樞.基于局部全局相似度的SVD的協(xié)同過(guò)濾算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2016，37（9）：2497-2501.

[7]俞涵，張武雄，裴冬，等.LTE/WLAN網(wǎng)絡(luò)下基于比例公平的資源分配算法研究[J].電子設(shè)計(jì)工程，2016，24（22）：12-15.

[8]肖會(huì)敏，張錕，崔春生.基于協(xié)同過(guò)濾的移動(dòng)電子商務(wù)推薦算法[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2016，36（8）：1265-1274.

[9]孫楠軍，劉天時(shí).基于項(xiàng)目分類和用戶群體興趣的協(xié)同過(guò)濾算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2015，51（10）：128-131.

[10]冷亞軍，陸青，梁昌勇.基于結(jié)構(gòu)相似性的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2015，36（10）：2266-2269.

[11]周軍鋒，湯顯，郭景峰.一種優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2004，41（10）：1842-1847.

[12]榮輝桂，火生旭，胡春華，等.基于用戶相似度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].通信學(xué)報(bào)，2014（2）：16-24.

[13]劉芳先，宋順林.改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47（8）：72-75.

[14]丁少衡，姬東鴻，王路路.基于用戶屬性和評(píng)分的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2015（2）：487-491.

[15]文俊浩，舒珊.一種改進(jìn)相似性度量的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2014，41（5）：68-71.

[16]徐義峰，陳春明，徐云青.一種基于分類的協(xié)同過(guò)濾算法[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2007，16（1）：47-50.