人力资源网站模糊查询与动态企业联盟合作伙伴选择

### 人力资源网站模糊查询与动态企业联盟合作伙伴选择 #### 1. 人力资源网站模糊查询机制 在人力资源网站的数据处理中，模糊查询机制具有重要意义。传统的 SQL 查询存在一定局限性，而基于模糊逻辑理论开发的模糊查询机制能有效解决这些问题。 通过应用模糊加权平均（FWA）来计算模糊数据对模糊查询的整体满意度，可根据这些满意度对所有模糊数据进行排序。例如在简历搜索的模糊查询中，用户能依据排序结果点击简历代码获取更详细信息。 这种模糊查询机制的优势显著： - **表达和存储模糊数据**：用户偏好往往存在不精确和不确定性，该机制能在不修改数据库管理系统（DBMS）模型的情况下，在人力资源网站中表达模糊数据并将其存储到传统数据库管理系统中。 - **处理模糊条件**：传统 SQL 查询基于完全匹配，难以应对模糊性问题。而此机制可通过模糊条件表述模糊查询，并根据重要程度区分不同的模糊条件。 - **聚合模糊条件**：传统 SQL 查询无法处理不同条件之间的补偿问题，该机制能基于重要程度和匹配程度聚合所有模糊条件，通过所有模糊条件的相互补偿对查询结果进行排序，有助于缓解信息过载问题。 #### 2. 动态企业联盟合作伙伴的模糊综合评价决策 动态企业联盟是一个复杂的组织系统，选择合适的合作伙伴是确保其高效运作的必要条件。模糊综合评价是一种有效的多因素决策方法，适用于综合评估受多种不确定因素影响的合作伙伴。 ##### 2.1 影响因素集的建立 以销售企业为例，影响模糊综合评价的因素主要有六个方面： | 影响因素 | 具体子集 | | ---- | ---- | | 经济实力（$u_1$） | 注册资本（$u_{11}$）、永久资产（$u_{12}$）、银行贷款（$u_{13}$）、流动资产（$u_{14}$） | | 营销策略（$u_2$） | 营销目的（$u_{21}$）、营销规划（$u_{22}$）、市场研究（$u_{23}$）、市场定位（$u_{24}$） | | 经济效益（$u_3$） | 资产回报率（$u_{31}$）、销售净利率（$u_{32}$）、成本利润率（$u_{33}$）、流动资产周转率（$u_{34}$） | | 发展前景（$u_4$） | 企业文化（$u_{41}$）、客户关系（$u_{42}$）、销售业绩（$u_{43}$）、服务质量（$u_{44}$）、应变能力（$u_{45}$） | | 员工素质（$u_5$） | 敬业精神（$u_{51}$）、专业技能（$u_{52}$）、洞察力（$u_{53}$）、心理承受能力（$u_{54}$）、决策能力（$u_{55}$） | | 销售渠道（$u_6$） | 销售渠道经济效益（$u_{61}$）、企业对销售渠道的控制能力（$u_{62}$）、销售渠道对市场环境的适应性（$u_{63}$） | 影响因素集 $U$ 可表示为：$U=(u_1,u_2,u_3,u_4,u_5,u_6)$ ##### 2.2 评价集的建立 将经济实力、营销策略、经济效益、发展前景、员工素质和销售渠道的评价集统一为一个评价集 $V$，表示为：$V=(v_1,v_2,v_3,v_4,v_5)$ 其中，$v_1$ 表示优秀，$v_2$ 表示良好，$v_3$ 表示中等，$v_4$ 表示及格，$v_5$ 表示差。 ##### 2.3 权重集的建立 权重集由每个影响因素的权重数组成，反映了各影响因素的重要性。假设 $a_i$ 是影响因素 $u_i$ 的权重数，权重集 $A$ 可表示为：$A=(a_1,a_2,\cdots,a_m)$ 通常，每个影响因素的权重数需满足极性和非负性约束，即：$\begin{cases}\sum_{i = 1}^{m}a_i = 1\\0\leq a_i\leq1\end{cases}$ 本文采用加权统计方法确定每个影响因素的权重数。具体步骤如下： 1. 制作权重分配问卷。 2. 邀请专家或相关人员填写他们认为的最佳权重数。 3. 收回权重分配问卷后，采用加权统计方法计算权重集 $A$。 经统计调查，权重集 $A$ 及各子集的权重集分别为： $A=(0.2,0.23,0.12,0.08,0.15,0.22)$ $A_1=(0.23,0.18,0.27,0.32)$ $A_2=(0.22,0.28,0.19,0.31)$ $A_3=(0.22,0.28,0.19,0.31)$ $A_4=(0.09,0.22,0.27,0.23,0.19)$ $A_5=(0.29,0.22,0.18,0.12,0.19)$ $A_6=(0.39,0.33,0.28)$ #### 3. 隶属函数的建立 确定隶属度是模糊综合评价的关键，它直接影响评价结果。可通过隶属函数计算影响因素 $u_i$ 的第 $j$ 个评价指标的隶属度。 采用模糊统计方法计算每个专家给出的影响因素 $u_i$ 的第 $j$ 个评价指标的隶属度，再用统计分析方法计算评价指标 $a_{ij}$ 的权重或隶属度 $\mu_{ij}$ 的值范围，其值如表 2 所示： | 因素集 | 因素子集 | $v_1$ | $v_2$ | $\cdots$ | $v_m$ | | ---- | --