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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on Talent Introduction Hazard and Training Strategy of University Based on Data Mining

verfasst von : Feng Li, Shilun Ge, Jie Yin

Erschienen in: Modeling Risk Management for Resources and Environment in China

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Based on uncertainty personnel basic information, data of teaching and scientific research in university, data mining and customer classification method are used, university talent are classified to four types by sensitivity, and talent development influence factors are found that include: initial graduate school, first degree, professional title, etc. According to the research result, linked with university development strategy and subject characteristics, the hazard and strategy for university talent introduction, talent training and human resource management are provided.

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Literatur
Zurück zum Zitat Bai F, Meng C (2005) Application of data mining technology in university talent introduction. J Taiyuan Univ science technology 4:66–67 Bai F, Meng C (2005) Application of data mining technology in university talent introduction. J Taiyuan Univ science technology 4:66–67
Zurück zum Zitat Joshua ZH, Michael K (2005) Automated variable weighting in k-means type clustering. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 5:657–668 Joshua ZH, Michael K (2005) Automated variable weighting in k-means type clustering. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 5:657–668
Zurück zum Zitat Wu J, Lin Z (2005) Customer classification model study based on cardholders’ consuming behaviour. J Cent Univ Finance 6:67–71 Wu J, Lin Z (2005) Customer classification model study based on cardholders’ consuming behaviour. J Cent Univ Finance 6:67–71
Zurück zum Zitat Xu G-X, Tan X-q (2001) Shanghai talent indices system and its applicable study. Study Finance Econ 12:36–43 Xu G-X, Tan X-q (2001) Shanghai talent indices system and its applicable study. Study Finance Econ 12:36–43
Metadaten
Titel
Research on Talent Introduction Hazard and Training Strategy of University Based on Data Mining
verfasst von
Feng Li
Shilun Ge
Jie Yin
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-18387-4_24