Спосіб та програмне забезпечення для підбору вакансій з використанням технологій машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлещенко, Любов Михайлівна
dc.contributor.authorВовченко, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2023-01-16T10:35:32Z
dc.date.available2023-01-16T10:35:32Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenToday, almost every person encounters several problems during his search for work. The most relevant of these problems is probably the process of choosing between different options. The shire number of vacancies is increasing each year and due to that, it became harder to select a proper one. A conventional text classification system can help in this situation. Existing software solutions usually use one of many machine-learning methods for classification. However, the basic methods have a number of disadvantages, including the loss of accuracy when working with unbalanced data and the time required to generate features in these data. This paper proposes a modified machine-learning method for textual information classification. The proposed method differs from the basic one in the use of Downsampling, Upweighting, and Feature generation approaches. Thanks to them, it is possible to increase the percentage of correctly classified data by 2-4%. To implement the proposed method in the master's thesis, an software application has been developed using Python, Pandas, Scikit, Tkinter technologies for the classification of text information when selecting vacancies.uk
dc.description.abstractukНа сьогодні майже кожен стикається з проблемами при пошуку роботи. Найголовнішою з них можна по праву вважати сам процес вибору. Кількість оголошень з кожним роком тільки зростає і тому знайти серед них підходящу стає все складніше. Допомогти в цій ситуації може звичайна система класифікації тексту. Наявні програмні рішення зазвичай використовують для класифікації один з багатьох методів машинного навчання. Однак, базові методи мають ряд недоліків, серед яких втрата точності при роботі з незбалансованими даними та страти часу на генерації ознак в цих даних. У даній роботі запропоновано модифікований метод машинного навчання для класифікації текстової інформації при підборі вакансій. Запропонований спосіб відрізняється від базового використанням підходів Downsampling, Upweighting, а також Feature generation, завдяки чому було збільшено відсоток правильно класифікованих даних для підбору вакансій на 2-4%. Для реалізації запропонованого у магістерській дисертації способу реалізовано програмне забезпечення з використанням технологій Python, Pandas, Scikit, Tkinter для класифікації текстової інформації при підборі вакансій.uk
dc.format.page134 с.uk
dc.identifier.citationВовченко, Д. С. Спосіб та програмне забезпечення для підбору вакансій з використанням технологій машинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Вовченко Дмитро Сергійович. – Київ, 2022. – 134 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51867
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk
dc.subjectметоди машинного навчанняuk
dc.subjectметод опорних векторівuk
dc.subjectпошук роботиuk
dc.subjectsoftwareuk
dc.subjectmachine learning methodsuk
dc.subjectsupport vector networksuk
dc.subjectjob searchuk
dc.subject.udc004.413uk
dc.titleСпосіб та програмне забезпечення для підбору вакансій з використанням технологій машинного навчанняuk
dc.title.alternativeMethod and software for selecting vacancies using machine learning technologiesuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vovchenko_magistr.pdf
Розмір:
3.1 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи