Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/25525
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorДорогий, Ярослав Юрійович-
dc.contributor.authorБоярин, Олесь Володимирович-
dc.date.accessioned2018-12-26T15:42:31Z-
dc.date.available2018-12-26T15:42:31Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationБоярин, О. В. Система підбору вакансій на основі історичних даних : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Боярин Олесь Володимирович. – Київ, 2018. – 107 с.uk
dc.identifier.urihttp://ela.kpi.ua/handle/123456789/25525-
dc.language.isoukuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectсистема підбору вакансійuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectісторичні даніuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectthe system of selection of vacanciesuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjecthistorical datauk
dc.titleСистема підбору вакансій на основі історичних данихuk
dc.typeMaster Thesisuk
dc.format.page118 с.uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc004.75uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація 107 с., 43 рис., 23 табл., 8 додатки, 25 джерел. Тема магістерської дисертації “Система підбору вакансій на основі історичних даних” Актуальність магістерської дисертації обумовлена тим, що алгоритми підбору контенту мають широке застосування у наш час, як наприклад алгоритми підбору вакансій. Дані алгоритми дозволяють підвищити якість ранжування за рахунок моделей, які навчаються на історичних даних, і, як наслідок, покращити якість сервісу. Це, в свою чергу, збільшує конверсію, що свідчить про актуальність даних методів у будь-який час Об’єктом дослідження є підбір вакансій на основі історичних даних. Предметом дослідження є точність методів підбору вакансій на основі історичних даних. Метою цієї роботи є підвищення якості підбору вакансій на основі методів машинного навчання. Задачею роботи є: 1. дослідити існуючі алгоритми підбору; 2. визначити переваги та недоліки кожного з них для підбору вакансій; 3. на основі отриманих результатів представити отримані результати у вигляді стартап проекту; 4. удосконалити існуючі методи; 5. розробити систему підбору вакансій на основі історичних даних у вигляді веб сервісу; 6. дослідити ефективність удосконаленого методу у порівнянні з існуючими.uk
dc.description.abstractenMaster's thesis: 107 p., 43 figures, 23 tables, 8 appendixes, 15 sources. Theme of the master's dissertation "The system of selection of vacancies on the basis of historical data" The urgency of the master's dissertation is due to the fact that the algorithms of content selection are widely used in our time, such as algorithms for selecting vacancies. These algorithms allow you to improve the quality of the ranking by the models that are learning on historical data and, as a consequence, improve the quality of the service. This, in turn, increases the conversion, which indicates the relevance of these methods at any time The object of the study is the selection of vacancies based on historical data. The subject of the study is the accuracy of the methods for selecting vacancies based on historical data. The purpose of this work is to improve the quality of job placement based on machine learning techniques. The task of the work is: 1. examine the existing selection algorithms; 2. identify the advantages and disadvantages of each of them for the selection of vacancies; 3. based on the results obtained, present the results as a startup of the project 4. improve existing methods; 5. develop a system for selecting vacancies based on historical data as a web service; 6. to investigate the efficiency of the improved method in comparison with the existing ones.uk
dc.description.abstractruМагистерская диссертация 107 с., 43 рис., 23 табл., 8 приложения, 25 источников. Тема магистерской диссертации "Система подбора вакансий на основе исторических данных" Актуальность магистерской диссертации обусловлена тем, что алгоритмы подбора контента имеют широкое применение в наше время, например алгоритмы подбора вакансий. Данные алгоритмы позволяют повысить качество ранжирования за счет моделей, которые учатся на исторических данных, и, как следствие, улучшить качество сервиса. Это, в свою очередь, увеличивает конверсию, что свидетельствует об актуальности данных методов в любое время Объектом исследования является подбор вакансий на основе исторических данных. Предметом исследования является точность методов подбора вакансий на основе исторических данных. Целью этой работы является повышение качества подбора вакансий на основе методов машинного обучения. Задачей работы является: 1. исследовать существующие алгоритмы подбора; 2. определить преимущества и недостатки каждого из них для подбора вакансий; 3. на основе полученных результатов представить полученные результаты в виде стартап проекта; 4.усовершенствовать существующие методы; 5. разработать систему подбора вакансий на основе исторических данных в виде веб сервиса; 6. исследовать эффективность усовершенствованного метода по сравнению с существующими.uk
Appears in Collections:Магістерські роботи
Магістерські роботи (АУТС)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Boiaryn_magistr.pdfmagistr_diss2.26 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.