Providing a Hybrid Clustering Method as an Auxiliary System in Automatic Labeling to Divide Employee Into Different Levels of Productivity and Their Retention
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 15، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 156
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-15-2_002
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
Identifying productive employees and analyzing their turnover by data mining tools without human intervention is an attractive research field in human resource management. This study develops an innovative auxiliary system for automatic labeling of numerical data by providing a hybrid clustering algorithm of K-means and partition around medoids (PAM) methods to identify organizational productive employees and to divide them into different productivity levels. The model is evaluated by calculating the differences between actual and labeled values (۹۳% labeling accuracy) and an innovative criterion for image processing of the final clusters using the singular value decomposition (SVD) algorithm. Ultimately, the results of the algorithm determine four labels of middle and good productive employees who leave the organization and excellent and weak productive employees who stay in the organization; according to each cluster, policies are adopted for their retaining, productivity improvement, and replacement.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سید علیرضا موسویان انارکی
School of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
عبدالرحمن حائری
School of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
فاطمه مصلحی
School of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :