本文是一篇博士论文范文，本研究是利用Python网络爬虫工具于2019年10月19日获取了智联招聘和51job网站的279752条互联网IT类职位招聘广告数据信息，构建了雇主需要的岗位胜任能力特征本体，但是，构建领域本体的数据信息数量还不够多，数据来源渠道还不够广，获取数据的时间区间也比较短，此方面研究不足在今后条件允许的情况下会进一步改善。
第一章 绪论
1.1 研究背景
（1）现代企业管理要求通过精准预测与匹配使人与岗位时刻保持最佳的配置状态
新时代背景下，人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源，人才正在逐渐超越资本成为当前社会最稀缺的资源，其在企业发展过程中随着价值的不断增加也越来越拥有核心的地位。随着现代管理学研究的不断深入，企业人力资源管理已经成为现代企业管理中最重要的模块之一，科学完整的人力资源管理体系是企业可持续发展的关键前提。人岗匹配的有效性对人力资源管理工作以及现代企业的可持续健康发展具有十分重要的意义。人岗匹配的核心在于通过合适的选拔、培训、考核、激励等方法，将合适的人放到合适的岗位中去，使整个企业的人与岗位高度匹配、高效运转，实现员工价值最大化的同时实现岗位生产效率的最大化，并且这种高度的匹配状态需要通过精准的预测去不断调整、持续保持，才能使人与岗位时刻保持最佳的配置状态，同时，也能使企业最大程度地调动员工工作的积极性，提高整个企业的运营效率。
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对组织知识型员工具备的胜任能力素质与岗位胜任能力要求进行精准的预测与匹配是一个双向的、动态的过程，企业在这一动态变化的过程中采用何种方法来提高预测与匹配的精准性，是需要考虑的重点难题。当前，越来越多的企业通过各种形式的网络招聘和测评手段来解决这一问题，但是，在网络招聘的过程中，求职者简历、在线测评、求职者咨询等数据呈指数级增长，传统的关键词搜寻方法无法精准获取和识别潜在候选人。与此同时，在实际的人岗匹配工作中，工作环境、岗位职责、任职资格、绩效薪酬、工作权限等反映岗位胜任能力的数据也在大量产生，传统的岗位胜任能力分析方法如参差分析法、因子分析法等存在一定的主观性，阻碍了人岗匹配中岗位胜任能力特征获取和识别的准确性。因此，如何高效地分析人岗匹配中岗位胜任能力需求获取过程中产生的海量数据，并与人员胜任能力素质特征进行精准预测与匹配，使人与岗位时刻保持最佳的配置状态，是现代企业管理中进行人岗匹配面临的一个挑战。
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1.2研究意义
智能化、数据化研究技术在人岗匹配中的应用，是信息化时代人工智能与大数据发展在人力资源管理中应用的必然趋势，也是人岗匹配的迫切需求。近年来，学术界对人工智能与大数据背景下人力资源管理的影响与发展给与了极大的关注，刘善仕等（2018）学者基于数据类型和研究问题层次构建了人力资源大数据的研究框架，并对未来可以基于人力资源大数据进行研究的方向进行了展望[2]，运用人工智能和大数据技术进行人力资源管理研究已经成为学术界重要的研究方向。伴随着现代管理学研究的不断深入，本体与案例推理技术的研究也会持续升温，本体作为重要的智能化知识管理与知识服务系统的方法，为人力资源管理研究打开了一个新的研究方向，将会在人岗匹配与预测方面发挥重要的作用，同时也为人力资源管理领域提供了重要的研究课题。
1.2.1理论意义
（1）丰富了人力资源管理领域本体知识理论体系
人岗匹配领域属于人力资源管理领域，也属于管理学学科门类，其中涉及本体方面的应用比较广泛，既存在静态的本体，也存在不断变化的动态本体，设计的知识比较繁杂。在这一领域中，信息资源的本体技术应用比较广泛，其中存在的本体语义异构问题也比较突出，这已经成为该领域信息资源实现共享与应用的主要障碍之一。本文在基于知识本体的相关技术研究的基础上，力图构建企业知识型员工的岗位需求胜任能力特征领域本体模型，来解决雇主需要的知识型员工岗位需求胜任能力特征和人员实际具备的胜任素质特征存在的语义不一致、知识异构而导致的匹配精准度受限的问题，并试图构建基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例推理系统，以此来扩展知识本体和人岗匹配的相关理论，进一步丰富人力资源管理领域本体知识理论体系。
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第二章 理论基础与文献综述
2.1人岗匹配理论相关研究
2.1.1人岗匹配的内涵
人岗匹配的思想最早由科学管理理论的三位创始人泰勒、法约尔和韦伯于20世纪初提出，他们分别从不同程度、不同视角研究了关于员工的能力与岗位要求之间相互匹配的问题，并向人们揭示了人岗匹配思想的必要性和重要性，这也为本文进一步探讨人岗匹配相关理论提供了思想依据。学者们基于不同的研究视角，对人岗匹配的内涵形成了不同的认识与理解，最有影响的研究是Schneider等（1995）[5]提出的ASA(attraction—selection—attrition)（吸引—挑选—磨合）框架，其认为该框架的三个相互关联的动态过程的结果决定了组织中的人员类型，并决定了组织的特性，即组织的结构、流程和文化，即人与组织之间因为具有相似性而相互吸引。Brown（1996）[6]在总结前人研究的基础上对人与组织之间匹配的概念进行了整合，构建了匹配的整合模型，该模型对于互补匹配和一致匹配、需求——能力观点和需要——供给观点进行了整合，认为人与组织是需要密切相关的。学者们关于人岗匹配的研究表明，人岗匹配的含义从广义来说既包括人与岗位的匹配，也包括人与团队、人与组织的匹配。
本研究从人力资源管理视角出发，采用Oh等（2014）[7]对人岗匹配的界定，即人岗匹配涵盖了岗位所需与个人能力相匹配、个人需求与岗位薪酬供给相匹配两个方面，既包含了员工具备的知识、素质、技能与岗位所需的要求相匹配，或者工作岗位能够提供满足员工需求和愿望的薪酬与员工工作付出相匹配，又包含了个人属性和组织的特征之间的匹配。人岗匹配思想的提出、运用和推广，不仅提升了管理理论研究的水平，同时也为管理理论在实践中的具体操作提供了应用方法。
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2.2本体理论相关研究
2.2.1本体的内涵
本体（Ontology）的概念最早来源于哲学，从哲学的角度来说，本体是一个系统的客观存在的说明或解释，它关心的是抽象的客观现实的本质[15]。20世纪90年代，研究者们将本体的概念引入人工智能领域，来解决知识表示、知识共享、知识重用和知识组织体系等问题。本体是一种正式的理论，它不仅包括定义，而且还包括一个支持的原理框架，本体论是研究实体存在性和实体存在本质等方面的通用理论。在人工智能界，本体[16]提供了对领域的共同理解，可以跨越不同人员和规范系统进行沟通理解[17]，也就是说，本体用一组概念及其概念之间的关系来抽象地概括现实世界中的某些应用领域，通过构建领域本体，使计算机能够更加方便地处理该应用领域的知识。学者们针对本体提出了很多定义，其中被人们最为认可的是Studer对本体的定义，即“本体是共享概念模型准确的形式化描述”[18]，而知识本体则是对知识间的概念以及领域内共同认可的概念和概念间的关系的形式化规范说明，具有概念化、形式化、可共享、明确、描述领域知识五大特征，知识本体的目的是使不同本体间实现知识的相互交流与共享。
本体在知识组织中的优势主要有：首先，能够使逻辑表达语言自然化，促进隐性知识的显性化；其次，构建领域知识本体模型，是目前各专业领域解决多源异构、实现知识共享和重用的一种主要方法；最后，能够帮助实现向智能化趋势方向发展，提供个性化的知识服务。领域本体能够描述某个特定领域内的基本概念、结构关系、实体活动原理等，其构建的语义模型为用户进行个性化服务提供了基础[19]。
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第三章 企业知识型员工岗位需求胜任能力特征本体构建 ............................... 33
3.1 岗位需求胜任能力知识的特征分析 .......................... 34
3.2雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识获取 ........................... 35
第四章 基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例表示 ....................... 57
4.1企业知识型员工人岗匹配案例表示构成要素 .................................. 57
4.2企业知识型员工人岗匹配案例本体知识模型 .............................. 61
第五章 基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例检索 ...................... 67
5.1人岗匹配案例检索流程和方法 .................................. 67
5.1.1人岗匹配案例检索流程 .................................... 67
5.1.2人岗匹配案例检索方法 .......................................... 67
第七章 企业知识型员工人岗匹配案例推理系统的设计与实现
7.1 基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例推理系统研究框架
基于本体的案例推理（Ontology-CBR）是指通过领域本体对历史案例进行知识表示，用某种相似度计算方法匹配出与当前需要解决的问题最相似的历史案例，再将该历史案例中使用的解决方法用到本问题的解决策略中的一种方法[169]。目前，学者们已经将基于本体的案例推理技术应用于营销、风险预测、农作物病虫害防控等领域中，冯为民（2003）[170]将案例推理方法应用于工程造价的预测中。王军（2009）[171]将案例推理技术应用于房地产营销知识推理中，在构建房地产本体与客户本体的基础上，建立了基于本体的房地产营销案例推理系统，运用案例知识解决房地产的个性化营销问题。陈瑶（2009）[172]将案例推理方法应用于房地产投资风险评估中，建立了房地产投资风险评估案例推理体系。辜丽川（2015）[104]通过构建农作物病虫害本体来对农作物病虫害进行案例检索与推理，实现农作物病虫害知识共享、诊断、预测和防治。目前，基于本体的案例推理技术应用于企业人岗匹配知识共享的能力还比较缺乏，其案例的检索与匹配主要基于招聘网页中的关键词检索，并且所搜索的关键词仅限于最基本的如期望职位、学历、专业、职业资格、职称等简单文本，而应用于企业内部或外部实现人与岗位的实时、持续、智能的预测与匹配的研究还比较少。
本文将本体与案例推理技术应用于组织中人与岗位的精准匹配领域中，首先，通过网络爬虫的方式获取领域数据以构建岗位胜任能力特征领域本体，来解决人岗匹配领域知识多源异构的问题，统一定义了领域概念、属性、关系等；其次，根据构建的岗位胜任能力特征领域本体，对人岗匹配案例进行形式化规范表示，定义了人岗匹配案例本体知识模型，并构建了人岗匹配案例知识体系；再次，根据建立的人岗匹配案例统一的知识表示形式，利用案例相似度计算筛选出最佳匹配案例集，并构建该案例的岗位胜任能力用户画像，以此作为招聘或人员配置的参考标准；最后，对用户画像中的指标内容进行评价，挑选出岗位最佳候选人。因此，本文构建的人岗匹配案例推理系统结构主要包括：构建领域本体、案例知识表示、案例检索、隐性知识共享，符合案例推理的知识体系内容。但是，要想使人岗匹配案例推理系统得以运行，并使用户方便使用以实现人机交互，需要进行案例推理系统的设计与实现方面的研究，因此，本章将详细介绍如何设计与实现人岗匹配案例推理系统，并为系统提供初步建立的人机交互界面。
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第八章 总结与展望
8.1总结
本文立足于企业知识型员工的人岗匹配现实问题，围绕为人岗匹配智能决策提供知识服务为目标，在总结与论述已有理论研究的成果与不足的基础上，将本体与案例推理有机的结合起来，通过Python网络爬虫的数据获取方法获得了海量的相关数据信息，在对数据进行分析后，重点研究了企业知识型员工人岗匹配中岗位胜任能力特征本体的构建、基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例表示、基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例检索、以及基于案例推理的岗位候选人隐性知识测算与人才社区开发知识共享等问题，最终设计与实现了基于本体的企业知识型员工人岗匹配智能化案例推理系统，使企业知识型员工与其岗位实现精准化、智能化、持续化、动态化的匹配，帮助企业员工与岗位时刻保持最佳的配置状态。本文的主要工作概况与结论总结如下:
（1）企业知识型员工的岗位需求胜任特征本体的构建是人岗匹配案例推理研究的重要问题。针对人岗匹配领域知识的多源、异构、不确定性、语义不一致等问题，以及领域概念来源量大、隐性知识多、具有动态性、专业性和持续性等特点，本文以互联网IT类职位为例，利用Python网络爬虫及Jieba分词技术收集了279752条企业招聘信息，通过海量的数据分析，确定了企业雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识体系，通过识别领域关键概念、属性、关系、实例，以及领域知识体系的构建等，初步建立了岗位需求胜任能力特征知识本体模型，实现了雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识的结构化表述，形成了一个统一的标准来对岗位需求胜任能力特征进行描述和总结，解决了岗位需求胜任能力特征知识的存储、组织和重用问题，为后续进一步实现基于本体的人岗匹配案例表示、案例检索和案例推理等知识共享提供了语义基础。
（2）基于构建的领域本体，将人岗匹配案例进行知识的规范化表示是人岗匹配案例推理研究的基础问题。案例表示是融合基于语义的本体技术和案例推理机制的关键步骤，首先，明确了企业知识型员工人岗匹配案例是由问题描述、情境描述、解决方案三方面要素构成的；其次，根据搭建好的岗位胜任能力特征本体库，定义了人岗匹配案例本体知识模型；最后，建立了基于本体的人岗匹配案例知识建模体系——案例库，从而对人岗匹配案例实现了结构化的规范表示。统一的结构化人岗匹配案例表示方法为案例相似度计算和精准匹配，以及案例库的有效应用与维护提供了基础，有利于后续人岗匹配案例推理系统的持续更新和知识服务。
参考文献（略）