硕士论文开题报告怎么写？本文将以人力资源管理论文为例，为大家分享一篇开题报告的范文样本，标题是“基于机器学习的企业互联网招聘中简历筛选研究——以诚勤公司为例”，具体详情如下。
一、论文开题报告基本框架
论文开题报告一般由以下八个部分组成（每个院校都有固定的开题报告模板，可能有所差异，大家可以参照各自学院的要求进行写作）。具体内容如下：
1.选题的背景及意义
2.研究目标及内容
3.研究方法
4.论文大纲
5.技术难点和可能的解决方案
6.预期成果及可能的创新点
7.论文工作计划
8.参考文献
二、选题的背景及意义
1.1.1 研究背景
在当前社会转型升级的大背景下，中央国务院提出了“万众创新，大众创业”口号，成为新常态下经济发展的“双引擎”之一。从国家市场监督管理总局公布的 2018 年数据来看，全年新增企业 670W 户，平均每天新增 1.8 万家企业，其中绝大多数为拥有自主知识产权的科技型初创企业。当前科技型企业是国家提出的新基建（5G、工业互联网、大数据中心、人工智能以及云计算等七大领域）重要力量，所以加大力度扶持科技型初创企业关乎国家的经济繁荣与发展。然而，由于初创企业通常不属于大公司投资开办的子公司和合资公司，大都是刚刚创立的中小型企业，因此在起步阶段存活率较低。据统计数据显示，已经关闭的初创企业平均存活周期为 32 个月，人才匮乏问题则是“导火索”之一，科技型初创企业由于企业对科技的重点投入与初创企业自身的特点，在现阶段人才招聘上存在问题，采取有效对策解决问题已成为科技型初创企业走向成功的必由之路。
互联网的普及对招聘与求职领域产生深刻影响，当前互联网的招聘与求职已经是企业与求职者的必备方式，对根据中国行业研究报告网的整理发布的数据来看，从 2009 年 81 万家企业发布网络招聘需求，到了 2018 年已经发展到 658.9 万家，增长了 8 倍之多。同样在这10 年之间，利用互联网进行求职应聘的人员规模也从 6500 万人增长到了 1.8 亿的规模。可以看到互联网招聘的发展，也大大加快了企业招聘与求职者间信息互通效率。然而随着信息爆炸式的增长，也带来了一些选择上难题，当前互联网招聘方式与渠道纷繁复杂：
1） 新型互联网招聘方式：Boss 直聘、青团社、LinkedIn、脉脉、猎聘等新型互联网人才招聘 APP 方式； 2） 传统门户类招聘方式：51job 以及智联招聘等平台；
3） 基于社交式的熟人推荐：QQ、微信、微博、抖音等；
作为科技型初创公司在人力资源管理有限的情况下，面对当前市场上提供的繁杂互联网招聘方式如何选择？初创公司如何内部快速制定出一套符合自己公司的人才岗位匹配度模型？针对各个平台投递的海量简历如何快速准确筛选？
从上述可以看出科技型初创公司在互联网技术发达，信息量爆炸的背景，人才简历筛选的问题研究具有较强的理论和现实意义。本文将以南京诚勤教育科技有限公司为例来分析探究。
人力资源管理论文开题报告
1.1.2 研究意义
理论意义
科技型初创企业作为创业企业，资金匮乏是其面临的最大难题，人力资源人手有限，也是制约人才招聘有效性最重要的内部因素。在资金使用方面，创业者绝大多数都会选择将资金优先用于核心技术的开发，对于管理性支出，能够实际投入到人才招聘的成本有限，并且优化人才招聘投入的效果并不能很快直观看到，因此创业者大都不会在这部分投入较多的资金或精力，针对当前互联网上展开多渠道招聘，往往因为第一步各个平台的投递的简历没有一套筛选机制，导致后续招聘效果不佳。
通过开展针对企业的人力资源管理、网络招聘、岗位匹配度、人才能力评价模型、简历筛选方案以及机器学习的国内外文献研究，发现虽然互联网招聘平台提供了加快的信息传递的效率，但是招聘环节的简历筛选工作依然还是要人工对投递简历进行一一筛选核查，效率低下。而使用机器学习算法技术构建一个动态的人才简历筛选方法，在国内的研究领域还比较少。为了改善上述不足，构建一个面向企业可自行调整的人才招聘模型，同时能够在对接当前互联网平台的简历方面能够更加高效，减低企业的招聘成本，提升招聘质量，故开展了此研究。
实践意义
本文首先分析了当前传统的招聘环节存在的不足和待改进之处，利用人才模型构建方法把相关人才能力指标库建立起来，然后基于每次发布的岗位招聘要求，设置对应模型指标库权重指标。采用网络爬虫的技术，实现对主流几个互联网招聘平台上求职人员简历的自动爬取能力，基于机器学习算法融入上一步对应人才模型要求的关键指标，自动筛选出当前匹配度比较高的候选简历库。方便公司的人力资源同事，能够精准的获取匹配度较高的简历，大大提升了招聘工作的效率。
南京诚勤教育科技有限公司，是一家以数据为驱动的教育科技公司，成立于 2017 年 11月 8 日，公司以产品研发人员为主，在数据可视化以及自然语言方面有着自主知识产权，是典型科技型初创企业。其招聘中存在的问题也是所有科技型初创企业招聘工作的缩影，具有一定的代表性。对诚勤公司的网络招聘工作进行研究，提出合理解决方案，可以指导其建立科学合理的网络招聘体系，同时也为其他科技型初创企业在面对海量的互联网求职简历筛选工作时提供了实践案例。
当然本文中提出的基于机器学习的人才简历筛选机制，也适用于其他企业，企业可基于岗位与人才招聘要求，设定好关键指标以及标签，设定基本满足招聘需求的阈值要求，就可以应用此方法来提升企业在互联网招聘的简历筛选工作的效率。本文把大数据+人工智能技术组合应用到人力资源管理的招聘环节做了一次实践探索，也呼吁更多人员能够利用最新技术开展对简历筛选工作的研究。
三、研究内容
根据研究的基本思路和技术路线，本文确定了研究的主要内容，主要包括以下几个方面：
（1）以诚勤公司为例，分析了该公司的人力资源现状，及其在简历筛选过程中面临的具体问题。
（2）以诚勤公司实际招聘岗位为例，对基于机器学习的简历筛选模式进行了论述。不仅阐述简历筛选的准备工作，人才模型构建及人才指标设定方法，而且还论述了运用网络爬虫进行简历数据采集的方式以及利用机器学习算法进行自动筛选的方案。
（3）论述了诚勤公司开展互联网简历筛选的保障和优化措施。
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四、研究方法
本文针对当前企业的互联网招聘中简历筛选的现状，深入学习了国内外学者在该领域的研究成果；在此基础上提出了在互联网招聘中简历筛选的解决方案，主要包含了人才模型构建、简历数据的自动采集以及机器学习算法的快速筛选等步骤；并以南京诚勤教育科技有限公司为例验证了研究结论
五、研究结论
通过分析南京诚勤教育科技有限公司的人力资源特征和互联网人才招聘问题，发现当前公司使用了互联网招聘平台并没有减轻人才招聘的工作量。本文提出了在互联网招聘平台的简历筛选环节利用了当前热门的人工智能技术来尝试解决此问题，具体使用了网络爬虫技术+百度深度学习的 PaddleNLP 工具来解决简历数据的自动采集工作，又在简历筛选过程中使用了机器学习算法来完成简历与人才模型智能匹配的工作来提升简历的准确性，为人工智能在人力资源管理方面的应用提供了一定的研究思路。本文主要得出了以下几个结论：
（1）人才模型指标的构建是简历筛选匹配的基础 做简历筛选的核心就是与人才指标模型智能匹配，本文使用了分类标记法和 Delphi 法组合使用，通过分类标记法来完成指标分类标记的工作，通过 Delphi 法来采集专家对人才模型的评价指标筛序。这个过程非常有价值，如果只用其中一种方法都会带来人才模型指标的片面性，通过组合则提升了人才模型与公司实际情况的融合。
（2）网络爬虫融合深度学习的自然语言解析能力增强了采集能力 网络爬虫作为一种成熟的网页数据采集技术应用于互联网招聘平台的简历数据采集工作是非常有价值的，融合了百度 PaddleNLP（基于深度学习的中文 NLP 开源工具集），为网络爬虫赋能了自然语言的分析能力，就会大大加强简历采集过程中针对简历信息内容解析能力。有了此能力，基于简历信息的关键词，与制定的人才模型指标体系，会在后续机器学习算法在简历筛选过程中针对指标匹配以及简历最终有效性的判断提供可能。
（3）机器学习算法提升了简历筛选的有效性 传统的简历筛选工作，如果 100 份简历筛选需要 1 个小时左右，而使用机器学习的计算机程序来进行简历筛选工作只需要运行 3 分钟就可以得出结果；当然还只是 100 份 1 个岗位的简历筛选工作，如果招聘岗位多，人手有限的情况下时间会更长，更能看出使用机器学习模式进行简历筛选方案的优势，那就是大大提升简历筛选的效率。 当然除了效率的提升，还有简历有效性提升。通过二轮实验结果发现，使用机器学习方式筛选的简历人为二次核验的有效性达到了 60%以上，这个有效性相对于原本盲筛选简历有效性自然是大幅提升。
（4）科学的方法需要科学计划与组织开展才能发挥威力
再科学的招聘方案也需要配套的计划才行，企业人力资源的专业性也是制约公司招聘的重要因素。合理的制定招聘计划，不仅仅能够明确各个时间点，也能够提前评估各个招聘环节中存在的问题提前加以规避。
综上所述，基于机器学习的企业互联网招聘中简历筛选方案，大大降低了企业人力、物力和时间成本，特别对于一些类似于诚勤公司的中小型企业，在企业人力资源有限，人员招聘质量不高等情况下，可以作为企业在互联网招聘中的一个解决方案。本解决方案的成功实行也完成了本研究初始时的期望目标。
六、论文进度安排
20XX年11月01日-11月07日 论文选题
20XX年11月08日-11月20日 初步收集毕业论文相关材料，填写《任务书》
20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文资料，撰写开题报告
20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告
20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿，上交指导老师
20XX年02月16日-02月20日 完成论文修改工作
20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订
20XX年03月21日-04月10日 论文答辩
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