Гібридна рекомендаційна система для підбірки вакансій
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 118 с., 28 рис., 20 табл., 2 додатки, 23 джерела.
Об'єкт дослідження – гібридні рекомендаційні системи для підбірки
вакансій.
Мета роботи – розробка, реалізація та проведення експериментів над
гібридною рекомендаційною системою.
Методи дослідження – аналіз наукової літератури, веб-скрапінг,
експериментальне моделювання, порівняльний аналіз архітектур
рекомендаційних систем, оцінка якості роботи системи за допомогою
різноманітних експериментів над створеною системою рекомендацій.
У даній роботі проведено аналіз сучасних методів побудови
рекомендаційних систем та досліджено контентні, колаборативні й гібридні підходи до генерації персоналізованих рекомендацій. Реалізовано та експериментально перевірено рекомендаційну систему для підбору вакансій на основі методів TF-IDF, BERT, матричної факторизації (ALS) та їх зваженого гібридного поєднання. Розроблено програмний продукт мовою Python з використанням бібліотек для аналізу даних і машинного навчання, створено
синтетичний датасет взаємодій кандидатів із вакансіями та проведено
оцінювання якості рекомендацій за стандартними метриками.
Отримані результати можуть бути використані для впровадження
інтелектуальних систем рекомендацій у сервісах підбору персоналу та
кар’єрних платформах.
Опис
Ключові слова
рекомендаційни системи, колаборативна фільтрація, контентна фільтрація, гібридні методи, bert, зважений гібрид, метрики оцінки якості, TF-IDF, BERT, ALS
Бібліографічний опис
Бабанов, Д. Є. Гібридна рекомендаційна система для підбірки вакансій : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бабанов Дмитро Євгенович. – Київ, 2025. – 118 с.