Details
| Title | Использование методов машинного обучения для отбора кандидатов при проведении рекрутинга: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технологии разработки и сопровождения качественного программного продукта |
|---|---|
| Creators | Монастырев Виталий Викторович |
| Scientific adviser | Дробинцев Павел Дмитриевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; искусственный интеллект ; нейронные сети ; наивный байесовский классификатор ; автоматизация процесса рекрутинга |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.04 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Links | Отзыв руководителя |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-1345 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\54391 |
| Record create date | 10/23/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Объект разработки – модули машинного обучения. Данные модули будут интегрированы с сервисом автоматизации процесса рекрутинга, уметь анализировать резюме кандидатов и выносить решения о том, стоит ли приглашать соискателя на собеседование. Цель работы – автоматизация процесса рекрутинга с применением методов машинного обучения. В работе рассмотрена система по автоматизации рекрутинга с интегрированными в нее модулями машинного обучения (наивный байесовский классификатор и нейронная сеть), которые позволяют анализировать резюме на стороннем сайт при помощи расширения для браузера. Данные модули были успешно разработаны, обучены на реальных данных и интегрированы в реальную систему по автоматизации рекрутинга. Также приведены дальнейшие планы.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ
- СПИСОК ТАБЛИЦ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. АКТУАЛЬНОСТЬ
- 1.1. E-staff
- 1.2. Experium
- 1.3. Staffim
- 1.4. Выбор системы и алгоритма машинного обучения
- 2. АРХИТЕКТУРА
- 2.1. Модули машинного обучения
- 2.1.1. Модуль наивного байесовского классификатора
- 2.1.2. Модуль нейронной сети
- 2.2. Расширение для браузера и API взаимодействия
- 2.1. Модули машинного обучения
- 3. РЕАЛИЗАЦИЯ
- 3.1. Модули машинного обучения
- 3.1.1. Модуль наивного байесовского классификатора
- 3.1.2. Модуль нейронной сети
- 3.2. Расширение для браузера и API взаимодействия
- 3.1. Модули машинного обучения
- 4. РЕЗУЛЬТАТЫ
- 4.1. Тестирование модуля наивного байесовского классификатора
- 4.2. Тестирование модуля нейронной сети
- 4.3. Тестирование с увеличенной выборкой
- 4.4. Выбор модуля машинного обучения и сценарий работы
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Access count: 181
Last 30 days: 0
