tailieunhanh - Đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy

Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng công nghệ đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy đáp ứng yêu cầu của người tìm việc và nhà tuyển dụng trong quá trình đánh giá hồ sơ tuyển dụng, đánh giá và đề xuất các công việc phù hợp với bộ hồ sơ. | Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 6 49 -2020 ĐÁNH GIÁ HỒ SƠ TUYỂN DỤNG BẰNG HỌC MÁY Bùi Thanh Hùng 1 1 Trường Đại học Thủ Dầu Một Ngày nhận bài 5 09 2020 Ngày gửi phản biện 10 09 2020 Chấp nhận đăng 20 10 2020 Liên hệ email https Tóm tắt Trong cách mạng công nghiệp việc áp dụng CNTT vào đời sống ngày càng thiết thực. Các công việc cũng cần có những xử lý của máy móc trong đó có thể kể tới những bài toán phân tích và dự đoán kết quả của người tìm việc và người tuyển dụng. Các ứng viên tìm việc và nhà tuyển dụng cũng muốn có những thông tin và kết quả dự đoán chính xác nhằm có những đề xuất công việc phù hợp với bản thân mình. Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng công nghệ đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy đáp ứng yêu cầu của người tìm việc và nhà tuyển dụng trong quá trình đánh giá hồ sơ tuyển dụng đánh giá và đề xuất các công việc phù hợp với bộ hồ sơ. Chúng tôi đề xuất sử dụng 3 phương pháp học máy Support Vector Machine - SVM Decision Tree - DT Random Forest - RF để dự đoán hồ sơ tuyển dụng. Cơ sở đánh giá trên bộ dữ liệu của Trung tâm Giới thiệu việc làm tỉnh Bình Dương. Trên cơ sở phương pháp cho kết quả tốt nhất chúng tôi xây dựng ứng dụng đánh giá hồ sơ tuyển dụng và trực quan hóa kết quả. Từ khóa đánh giá hồ sơ tuyển dụng học máy Abstract EVALUATING RECRUITMENT PROFILE USING MACHINE LEARNING In the era of industrial revolution the application of IT has been playing a significant role. Analyzing and predicting the results of recruitment profile have gradually become the hot topic of interest to both researcher and business. By analyzing and predicting the recruitment profile recruiters could evaluate candidate insights as well as predict which job is suitable for candidates. In this research we propose evaluating recruitment profile using machine learning approach. We use Support Vector Machine SVM Decision Tree DT and Random Forest RF to .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.