title: Investigation of labour market using modern data analysis methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Араканцев Константин Геннадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чуднов Геннадий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Chudnov Gennady
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korkhov Vladimir Vlаdislаvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016367
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11644
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Стремительный рост современных цифровых технологий и методов обработки данных значительно сократил время, которое требуется кандидату для того, чтобы ознакомиться с размещенными объявлениями о работе и установить связь с работодателем. Однако с ростом популярности интернет-сервисов по онлайн-рекрутменту увеличилось также количество вакансий. Используя предусмотренный в таких сервисах функционал поиска, составить список наиболее соответствующих навыкам кандидата вакансий является отнюдь не самой простой задачей. В предлагаемой работе представлена рекомендательная система для рынка труда, которая подбирает наиболее подходящие вакансии для пользователя, на основе информации, извлеченной из его резюме. Для построения рекомендательной системы применяется стратегия фильтрации на основе содержимого профиля пользователя и объявлений о работе. В представленной работе была решена задача приведения коллекции данных к виду, удобного для последующего анализа с помощью программных средств. Для достижения этой цели применялись методы из области обработки естественного языка. Благодаря добавлению системы онтологии, была решена одна из насущных проблем рекомендательных систем, а именно проблема синонимии. Для представления документов используется векторная модель, поэтому определение схожести резюме и конкретной вакансии вычисляется на основе близости двух векторов в векторном пространстве. Предлагаемая в данной работе рекомендательная система для рынка труда показала хорошие результаты.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The rapid growth of modern digital technologies and data processing methods significantly shortened the time that is required for the candidate to familiarize himself with posted job advertisements and establish contact with the employer. However, as the popularity of Internet services in online recruitment has increased, the number of vacancies has also increased. Using the search functionality provided in such services, it is by no means the simplest task to compile a list of the vacancies most relevant to the candidate's skills. The proposed work presents a recommendation system for the labor market, which selects the most suitable vacancies for the user, based on the information extracted from his resume. To build a recommendation system, we apply a filtering strategy based on the content of the user profile and job ads. In the presented work, the task was to bring the collection of data to a form convenient for subsequent analysis with the help of software. To achieve this goal, methods were applied from the field of natural language processing. Thanks to the addition of the ontology system, one of the most urgent problems of the advisory systems was solved, namely the problem of synonymy. To represent documents, a vector model is used, so determining the similarity of a resume and a specific vacancy is calculated on the basis of the proximity of two vectors in the vector space. The recommended system for the labor market in this work has shown good results.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фильтрация на основе содержания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск работы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: онтология
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: content-based filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: job seeking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: vector space model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation of labour market using modern data analysis methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование рынка труда с применением современных методов анализа данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: main.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11644/1/main.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 632,83 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-CHudnov-2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11644/2/reviewSV_Otzyv-CHudnov-2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 77,98 kB
resources.filename: reviewSV_CHudnov_G_S__mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11644/3/reviewSV_CHudnov_G_S__mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,84 MB
resources.filename: reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11644/4/reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,56 kB