0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی
Predicting employee loyalty based on machine learning algorithms,Case study: Pars Online Company Call Center
نویسندگان :
Mohammad Reza Haji-Ahmadi
1
Mohammad-Ali Eghbali
2
Hossein Eghbali
3
1- Eyvanekey University
2- Birjand University of Technology
3- Eyvanekey University
کلمات کلیدی :
Employee loyalty،machine learning،forecasting
چکیده :
Loyalty is one of the characteristics and benefits admired in all cultures and different historical periods of human beings. From a sociological perspective, loyalty can be considered a positive norm, and loyalty can generally be expressed as dependence on a person or something to which there is a commitment. Organizational loyalty means the high commitment and motivation of employees to the organization, so that they put all their effort and creativity into achieving the goals of the organization. From a macro-management perspective, organizations in today's competitive market consider loyal and committed employees to be one of the main tools for distinguishing themselves from competitors. The costs of employee exit from the organization directly and indirectly result from the fact that organizations make every effort to retain employees and make them loyal to the group. The policy of this research, by looking at the research conducted in the past and drawing out points worth considering from them, is with a new approach, in such a way that high accuracy and confidence in the results obtained, along with low costs, are its main features. The proposed model has benefited from the psychological characteristics of loyalty and the factors affecting employee loyalty from their perspective and their daily issues and concerns in the workplace. The main features of this model are the focus on the welfare status and the elements affecting the working situation and comfort of employees, both from a material and psychological perspective. The model used has presented an acceptable performance in terms of accuracy, due to the diversity and combination of available methods and the multiple use of different algorithms in order to achieve reliable results, and its results can be used with a high degree of confidence to predict the loyalty status of the organization's employees.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Engineering Injectable Gelatin-Tyramine/Alginate-Tyramine Hydrogels for Bone Tissue Engineering: A Ratio-Dependent Study of Structure, Mechanics, and Biocompatibility
Melika Mansouri Moghaddam - Soroush Ghofrani Beiragh - Elaheh Jooybar - Rana Imani
مدلسازی پیشبینی سکته مغزی با الگوریتمهای تقویتی و شبکههای عصبی در دادههای نامتعادل
ملیحه نیک سیرت - سیده فاطمه جوادی
پیش بینی قصد فرار مالیاتی بر اساس تئوری رفتار برنامهریزی شده، روحیه مودیان مالیاتی و تیپهای شخصیتی با استفاده از شبکه عصبی
سحر بخشی - مهدی ذوالفقاری - کیهان آزادی هیر
تاثیر هوش مصنوعی و فناوری های نوین بر بهبود بودجهبندی دولتی و کنترل مالی
مهدی زینالی - بهزاد محمودی - سمیه علیمرادی اشقلو
مبانی فلسفی خداشناسی و چالش های مدیریت اسلامی در عصرتکنولوژی
نبی الله جیحون - حسین متفکر - حسن الوداری
Assessing the Risk of Musculoskeletal Injuries of Workers at the Warehousing Workstation of Iran Tire Company
Mahshad Nazari Jeirani - Amirhossein Mohammadzadeh - Seyedeh Shokouh Azam Mirdamadi - Mohadeseh Sadat Shahangian - Navid Arjmand
آیندهپژوهی زنجیره تأمین بینالمللی در عصر هوش مصنوعی: چشماندازی دادهمحور به تأمین و خرید جهانی
اکرم معصومی دهقی - الهام گرک یراق - محمد علی جان نثاریان لادانی - روح اله جزینی درچه
توسعه پوشش چند جزئی بر پایه لیگنین و نانوذرات اکسید سریم بر سطح آلیاژ AZ91 برای استفاده در ایمپلنتهای فلزی
هستی عزیزی لمجیری - زهرا قاسمی - مهشید خرازیها
Enhancing Drug–Target Affinity Prediction with Non-Local Block Graph Neural Networks
Reza Tahmasebi - Eghbal Mansoori - Armin Piashehvar - Abbas Mehrbaniyan
Optimization of AODV Routing Protocol in Ad Hoc Networks Using Particle Swarm Optimization Algorithm
Jalileh Alboshokeh - Touraj Mohammadpour
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.4.1