Інформаційна технологія пiдбору та рекомендації кандидатiв на вакансiю на основі компетентнісної оцінки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДжигов, Дмитро Юрійовичuk
dc.date.accessioned2025-03-26T09:34:54Z
dc.date.available2025-03-26T09:34:54Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ даній кваліфікаційній роботі розглянуто процес підбору та рекомендації кандидатів на вакансії шляхом розробки інформаційної технології на основі компетентнісної оцінки за допомогою методів машинного навчання. Метою даного дослідження є підвищення ефективності процесу підбору кадрів за рахунок зниження суб’єктивності вибору шляхом розробки інформаційної технології компетентністної оцінки персоналу на основі комбінованої рекомендаційної моделі, яка поєднує контентну та колаборативну фільтрацію. Об'єктом дослідження є процес підбору та рекомендації кандидатів на вакансії у галузі крюїнг-бізнесу. Предметом дослідження є методи та алгоритми класифікації та ранжування груп кандидатів (моряків) в ІС «Crewisor» крюїнг-сервісу СТАФФ ЦЕНТР. Розроблено комбіновану систему рекомендацій, яка поєднує контентну модель на основі XGBoost та колаборативну модель на основі KNN. Реалізовано механізм динамічного налаштування вагового коефіцієнта для оптимального поєднання результатів обох моделей. В якості прикладної предметної області обрано процеси найму крюїнг-компанії. Ефективність розробленої технології підтверджено за двома ключовими критеріями: швидкість відбору кандидатів збільшилась утричі, що характеризує покращення продуктивності системи, а точність відбору зросла в півтора рази за рахунок автоматизації процесу рекомендацій та зниження впливу суб'єктивних факторів. uk
dc.description.abstractThis thesis examines the process of selecting and recommending candidates for vacancies through the development of an information technology based on competency assessment using machine learning methods. The object of the study is the process of selecting and recommending candidates for vacancies in the crewing business. The subject of the study is the methods and algorithms for classifying and ranking groups of candidates (seafarers) in the «Crewisor» IS of the STAFF CENTER crewing service. A hybrid recommendation system has been developed that combines a content-based model based on XGBoost and a collaborative model based on KNN. A mechanism for dynamically adjusting the weight coefficient has been implemented to optimally combine the results of both models. The hiring processes of a crewing company were chosen as the applied subject area. The effectiveness of the developed technology has been confirmed by two key criteria: the speed of candidate selection has tripled, which indicates an improvement in system performance, and the accuracy of selection has increased by one and a half times due to the automation of the recommendation process and the reduction of the influence of subjective factors.en
dc.identifier.citationДжигов, Д. Ю. Інформаційна технологія підбору та рекомендації кандидатів на вакакнсію на основі компетентності оцінки = Information technology for recruiting and recommending candidates for a vacancy based on competency assessment : кваліфікаційна робота магістра / Д. Ю. Джигов. – Одеса, 2024. – 109 с.uk
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40885
dc.language.isouk
dc.publisherОдеський національний університет імені І. І. Мечниковаuk
dc.subject126 інформаційні системи та технологіїuk
dc.subjectмагістрuk
dc.subjectкандидати на вакансiюuk
dc.subjectкомпетентнісна оцінкаuk
dc.subjectінформаційна технологія пiдборуuk
dc.titleІнформаційна технологія пiдбору та рекомендації кандидатiв на вакансiю на основі компетентнісної оцінкиuk
dc.title.alternativeInformation technology for recruiting and recommending candidates for a vacancy based on competency assessmenten
dc.typeDiplomasen
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dzhyhov-Theses.pdf
Розмір:
1.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Магістри МФІТ