基于循环神经网络的医疗人力资源配置模型设计与仿真
Electronic Design Engineering（2021）
Abstract
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.
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