基于广义信息熵决策树模型及其在绩效评价中应用

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1、摘要摘要绩效评价在企业管理中起着至关重要的作用，如何有效实施绩效评价已经成为人力资源管理研究中的一个重要问题。目前，实施绩效评价的方法有很多种，例如图尺度评价法、交替排序法、配对比较法、关键事件法、行为锚定等级评价法、目标管理法、360度考评法、KPI关键指标法、平衡计分卡等等，但这些方法只能获得数据的一些表层信息，而不能较好地挖掘出数据间潜在的相关性，而以决策树模型为代表的数据挖掘方法在绩效评价中的应用恰恰有效弥补了这一不足。这其中，模糊决策树模型由于有效集成了模糊理论和决策树的优点，不仅具有很强的决策分析能力，

2、而且能很好地处理模糊性和不确定性问题，同时作为决策树模型的扩展，越来越引起关注。本文以模糊信息的分解定理为基础，通过水平截集与水平权函数相结合策略给出了模糊集合的广义Hartley度量模式和计算公式；进而引入了模糊分割(划分)的广义信息熵概念，并将之应用到模糊决策树的扩展属性选择过程中，提出了基于广义信息熵的模糊决策树模型(简记为GFID3)；然后结合天气对运动项目的选择学习系统经典案例，从生成决策树的节点数、叶子数、深度、精度等角度和层面分析了GFID3的性能；最后将GFID3应用于企业员工绩效评价案例，得到的规

3、则知识为企业绩效管理提供了参考性依据，结果表明，GFID3具有良好的结构特征和可操作性，弥补了现行模糊决策树模型不能有效地处理不同决策意识的不足，在客户满意度评价、客户关系管理、经济效益分析、复杂系统优化、人工智能等众多领域具有广泛的应用前景。关键词广义Hartley度量；广义信息熵；水平重要性函数；模糊决策树：数据挖掘；绩效评价河北科技大学硕士学位论文AbstractPerformanceevaluationplaysavitalroleinbusinessmanagement,howtoimplementeff

4、ectivelytheperformanceevaluationhasbecameallimportantissueinhumanresourcemanagement．Now,therearemanymethodsinimplementingperformanceevaluation，suchasgraphicratingscale，alternativerankingmethod，pairedcomparisonmethod，criticalincidentmethod，behavioralobservation

5、scale，managementbyobjectives，360．degreeevaluationmethod，keyperformanceindicators，balancedscorecardandSOon．．Butthesemethodscanonlygetsomesurfaceinformationofdata,Cannotbettertapthepotentialcorrelationbetweenthedata．Thendataminingmethodswhichisrepresentedbydecis

6、iontreealgorithmareusedinperformanceevaluationeffectivelycompensateforthislack．Whilebecausefuzzydecisiontreeeffectivelyintegratestheadvantagesoffuzzytheoryanddecisiontrees，notonlyhaveastrongdecisionanalysisability,butalsocallbetterhandletheambiguityanduncertai

7、ntiesofthedata，SOitismoreandmoreconcernedastheextensionofdecisiontree．ThisthesisshowsageneratingHartleymeasuremodelanditsformulasbasedonthedecompositiontheoremoffuzzyinformationthroughthecombinationstrategyoflevelcutsetandlevelweightfunction；thenproposesagener

8、alizedinformationentropyfuzzydecisiontreemodelthroughapplyingthegeneralizedinformationentropyintotheselectionofextendedproperties(i．e．GFID3)；thencombinedwiththechoicecaseofsportsac