随着知识经济的到来，人才作为可持续增值资源越来越受到企业的重视，如何能够有效的吸引人才、管理人才、发现合适的人才成为企业人才发展战略的主要课题。本课题的目的就在于实现一个高效的人才招聘系统，并应用数据挖掘技术发现满足岗位需要的人才招聘规则。本文首先介绍了数据挖掘理论的发展历程、办公自动化技术的发展现状，并通过对人才招聘需求的调研与分析，提出了在人才招聘过程中企业所面临的问题；然后，针对所提出的问题，通过结合文档数据库技术、DigiFlow流程流转、数据同步等技术设计了招聘系统的整体架构，并基于Lotus Domino平台，采用B/S架构实现了招聘需求管理模块和入职管理模块的业务功能。之后着重介绍了数据分类理论在人力资源管理系统中的决策应用，详细论述了数据分类的实现过程。本文在分析过程中，以北京神州数码（中国）有限公司员工基本信息为数据源，通过对目标问题的解析、原始数据的预处理、C4.5算法、剪枝算法的实现以及分类模型的建立为人才招聘提供了支持决策的分类规则，解决了在人才招聘过程中所面临的问题，同时为了进一步提升模型分类质量，采用AdaBoost算法建立组合分类模型并在原经典算法的基础上针对其加权方式存在的问题进行优化，通过实验也表明算法的改进是具备可行性和通用型的，分类性能确实得到提高；最后，对分类模型进行评估，对各业务模块进行测试，完善招聘系统。本系统的实现，为企业提供了完善的招聘管理系统，从数据挖掘的角度分析了究竟具备何种素质的员工适合企业的需要，在提升招聘人员工作效率的同时使招聘更具目的性，具有很强的现实意义。