Resumen

Para resolver el problema de la clasificación de grandes datos de recursos humanos, en este estudio se propone un nuevo algoritmo de clasificación paralela de grandes datos de recursos humanos basado en la plataforma Spark. Según la plataforma Spark, puede completar la actualización y el cálculo de distancia del centro de agrupamiento de grandes datos de recursos humanos y diseñar el proceso de agrupamiento de grandes datos. Con base en esto, se introduce el método de agrupamiento K-means para extraer conjuntos de elementos frecuentes de grandes datos y optimizar el grado de agregación de grandes datos similares. Se utiliza un algoritmo genético difuso para identificar el equilibrio de grandes datos. Este estudio adopta el método de integración selectiva para estudiar el clasificador de bases de datos de recursos humanos desequilibrado en el proceso de transmisión, introduce la matriz de contorno de decisión para construir el modelo de soporte anómalo del conjunto de clasificadores de datos de recursos humanos desequilibrados, identifica las características de los grandes datos de recursos humanos en paralelo, repara la relevancia de los grandes

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Grandes datos; Recursos humanos; Plataforma Spark; Algoritmo de clasificación; Agrupación de K-means; Agrupación de big data;
• Keywords:Large data; Human resources; Spark platform; Classification algorithm; K-means clustering; Big data clustering;