高校新闻文本智能发送分析与研究

摘要：随着通信软件的广泛应用，高校工作人员每天都会接收到大量的新闻文本，其中与自己相关的新闻信息量所占比例很少，但是查阅新闻的时间量却很多。本文利用层次分析法分析了高校内部不同类型和特点的工作人员与新闻文本之间的匹配关系，提出有针对性发送新闻的可行性结论，使用这种智能化的推送新闻方案，可以提高信息管理的决策能力与水平。

关键词：新闻文本;层次分析法;管理

中图分类号：TP311文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）33-0035-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 信息化管理理论内容

我国经济的不断繁荣发展，很多高校、企业都在尝试引入人工智能技术，希望通过该技术提高信息化管理水平。相应的，与该领域的相关的理论和实践都在向更深的业务管理进行探索。高校信息化建设发展已经迈人智能化发展阶段。该论文中提到一个观点[1]：利用信息化系统合理配置人力资源。这种观点是基于当前我国很多高校为了提升自身竞争力，增加了工作量和难度，很多员工需要加班，导致员工的生活与工作时间的统筹安排失衡，影响了工作情绪，降低了实际工作效率。因此高校有必要进行人力资源管理信息化建设，将互联网信息技术应用到高校人力资源管理中，从而提高人力资源管理者的工作效率和管理水平，减轻工作负担。借助信息化管理系统，人力资源管理者在数据采集、确认和更新上能够节约时间，减少工作量，查阅教职员工的动态信息、人力资源配置、绩效情况时能够科学、便捷，快速处理数据和进行数据整理分析，让管理人员科学决策，对人力资源进行科学管理，让所有教职员工都能从纷繁复杂的信息中脱离出来，高效率办公，从而让员工产生对高校的归属感，并激发对本职工作热情和积极性。

建立优化的信息化管理系统，就需要智能化信息处理技术的辅助。智能信息处理技术的内涵[2]简单来说，就是通过模拟人类的信息处理特点，对各种数据做出有针对性地处理方案，从而最大限度地解放人力资源，提高工作效率。该技术属于计算机科学，它可以对各种复杂信息以及数据进行科学处理，研究价值极高，是科学技术飞速发展的产物，是“互联网+”时代下的一种必然趋势。

高校工作人员每天都会发布各种新闻（会议、活动、比赛等），这些新闻文本一般会通过学校的邮箱，QQ、微信等通信软件进行传递，同时高校工作人员每天也面临着大量的工作任务，压力大，时间紧，据不完全统计.很多人无法全部及时的浏览这些新闻，因此，忽略某些新闻是常见的一种现象，但是这也会工作人员带来不良的一些后果。因此，研究新闻与工作人员之间的匹配关系，智能化地把信息发送给实际需要的人，是本文研究的核心内容。

2 层次分析法

T.L.Saaty等人在20世纪70年代提出了一种基于大量因素的决策分析方法——层次分析法（简称AHP）c3]，它从定性和定量两个方面将决策者对复杂系统的决策思维过程进行模型化、数量化的分析。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。它的基本原理是根据问题的性质和目标分析问题包含的不同因素及因素间的相互关联影响，并将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而使问题归集为最底层相对于最高层的最终权重的确定或相对优劣次序的排定。该方法的特点如下：1）分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化。2）分析时需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其关系具体而明确。3）适用于多准则、多目标的复杂问题的决策分析，广泛用于经济、社会、管理方面等，如：地区经济发展法案比较、科学技术成果评比、资源规划和分析以及企业人员素质测评等。其具体步骤是：1）明确问题;2）递阶层次结构的建立;3）建立两两比较的判断矩阵;4）层次但排序;5）层次综合排序。

这种方法首先要确定决策的目标，目标设置为第一层次;然后深入分析实现目标的各种要素（因素、变量），各种要素组合成第二层次，利用统计经验值，计算出任意2个要素之间的相关性系数aij，就可以组合成正互反矩阵（层次分析法的定量表示）;由于各种要素在决策中扮演的重要性各不相同，就会带来实现目标的各种方案，这些方案便设置为第三层。这种方法可以使用图1进行说明，图2代表的是层次分析法的定量数据模型。

本文以新闻文本与T作人员之间的可适合性作为研究对象，分析5种要素（因素）对不同类型工作人员的需要程度，给出相关的计算方法和实验结论。本文把新闻量作为层次分析法的目标层，把5种因素（科研主题、教学方法、管理理念、工作内容、爱好）作为层次分析法的中间层，把工作人员的新闻需求量作为层次分析法的方案层，并充分考虑到高校领域专家判断和建议，综合分析了层次分析法中任意2个因素之间的重要程度值，获取了对应的矩阵经验值，如图3所示。

按照层次分析法给出的结论，分别求出特征值入与特征向量ω的值。

开启MATLAB7.0输入矩阵A，利用eig（A）函数，求特征值λ=6.0172，再求出特征向量ω= （0.2174，o.1304，o.1957，0.2391，0.2174）。

通过特征向量，我们可以推测得出：

（1）工作内容的权重是最大值，这意味着所有员工都应该最关注的新闻文本，理应向每个人都要发送的;

（2）科研主题与爱好相关的新闻文本对员工来说是同等重要的，不适宜向普通办公人员发送;

（3）管理理念位居第四位权重，因此，可以管理层员工发送新闻文本;

（4）教学方法的权重是最低的，建议少量发送;

（5）有针对性地把新闻文本发给适合需要的工作人员，可以明显降低发送的新闻文本总个数。

3 一致性检驗

Saatv等人发现特征根的值λ比矩阵的行列数n大的很多，矩阵A的不一致性程度越严重，导致使用的权向量引起的判断误差越大，因此他们提出了一致性指标，使得矩阵A在容许的范围内是可行的，保证矩阵A的误差值越小。

因此，需要对矩阵A进行一致性检验：

同时，还需要找出衡量A的一致性指标CI的标准：RI（随机一致性指标），Saaty等人已经给出了n阶矩阵常用的指标RI值。如表1所示：

对于N阶矩阵进行一致性检验的具体操作是：

CI/RI< 0.1

（2）

把矩阵A代人不等式公式（2），如果成立，则求卅矩阵A的特征值和特征向量（权向量）就是合理的。否则，对A进行修正。本文前面已经求出λ=6.0172，代人不等式公式（2）中，得CI/RI= 0.09< 0.1。所以矩阵A对分析要素带来的误差较小，可以使用。

4 实验验证

如果每个部门发送的新闻概论符合正态分布，根据这一特性，那么整个学校的所有新闻发布也符合正态分布。结合我院工作日期间每月实际大概发送60条新闻短文本，我校共12个学院，再加上学院党政机关公文，那么每年8个月的工作时间总共大概产生5800条新闻文本。假设高校员工有M人，那么一年的新闻文本总的发送次数是5800次。按照层次分析法，针对员工的类型和特点进行实际发送新闻文本，那么减少重复发送新闻文本的总次数：

5800*（1-w1）+ 5800（1-W2）+5800*（1-W3）+ 5800*（1-W4）+ 5800*（1-ws）

= 5800*（1-0.2174）+ 5800*（1-0.1304）+ 5800*（1-0.1957）+ 5800*（1-0.2391）+ 5800*（1-0.2174）

= 5800*0.9826+ 5800*0.8696+ 5800 *0.8043+ 5800*0.7609+ 5800*0.7826

=24360

从上述计算可以看出，分类别发送新闻文本决策方案能够体现当前的智能化科学决策，这对高校信息化建设与发展具有重要意义。

5 结论

通过上述分析与证明，高校新闻文本数据理应按照工作人员的类别和性格特点，有针对性地发送新闻，员工会逐渐消除排斥阅读新闻文本的心理，而且节省了阅读与自己无关的新闻文本的时间量，也有助于提高工作效率。當然能达到上述效果的前提保障是高校的管理人员要不断更新信息化管理观念，增强信息化管理意识。只有对信息化的意识有了充分地了解，才能提升信息化管理水平，不断加强信息化管理系统的完善、统一规划和管理，加强对校内各种新闻信息资源的整合和优化，提高高校信息利用率，避免各种信息的随意推送。另外，高校还需要注重对信息化管理人才的培养，聘请专业人士对信息化管理人员进行信息化素养和技能培训，让他们借助人工智能[4]技术高效、精准地进行数据分析、计算、做出更加科学的决策，促进相关管理工作的顺利开展。

参考文献：

[1]王媛，企业人力资源管理信息化建设探讨[J].大众标准化，2019（16）：176-177.

[2]高昱.医院信息化管理中智能信息处理技术的应用研究[J].中国管理信息化，2017，20（5）：157-158。

[3]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].4版.北京：高等教育出版社，2011：249-260.

[4]董云川，韦玲.人工智能促进高等教育发展的伦理纠偏[J].重庆高教研究，2020（8）：1-5.

【通联编辑：闻翔军】

作者简介：马刚（1986-），男，安徽人，讲师，研究方向为Java程序设计、人工智能（自然语言处理方向）、知识图谱。