Інформаційна система відбору резюме на базі семантичного аналізу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДеведжіогуллари, Алла Вікторівна
dc.contributor.authorМарценюк, Кирило Анатолійович
dc.date.accessioned2025-03-12T12:23:05Z
dc.date.available2025-03-12T12:23:05Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процес автоматизованого відбору резюме на відповідність вимогам вакансій за допомогою семантичного аналізу. Предмет дослідження: інформаційна система для відбору резюме на базі семантичного аналізу, призначена для HR-фахівців та рекрутерів. Метою роботи є підвищення ефективності та точності процесу відбору резюме шляхом розробки системи, яка автоматично аналізує та ранжує резюме за рівнем відповідності до конкретних вакансій, використовуючи моделі семантичного аналізу та моделі для обробки природної мови. Шляхом вивчення методів обробки природної мови та семантичного аналізу, зокрема моделей BERT, TF-IDF, GloVe та BM25, було розроблено систему, яка дозволяє HR-фахівцям завантажувати резюме у форматі PDF, автоматично витягувати релевантну інформацію (ім'я кандидата, email, номер телефону, навички, знання), редагувати ці дані, залишати відгуки, оцінювати резюме та керувати списком улюблених. Система також дозволяє створювати та редагувати вакансії, автоматично витягуючи ключові навички та знання з опису. Результатом роботи є створення інформаційної системи, яка автоматизує процес відбору резюме, забезпечує швидке та ефективне ранжування кандидатів за допомогою сучасних методів семантичного аналізу, підвищуючи продуктивність HR-відділів та якість підбору персоналу в цілому.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of six sections, contains 33 tables, 11 appendices, and 24 sources – a total of 100 pages. The object of study: the process of automated resume selection based on semantic analysis of textual data. The aim of Master`s thesis: to improve the efficiency and accuracy of the resume selection process by creating a system that automatically analyzes and sorts resumes according to their relevance to specific vacancies using semantic analysis methods and machine learning models. In the first section, the analysis of the subject area was conducted, traditional and modern methods of resume selection were reviewed, and existing solutions on the market were analyzed. In the second section, functional, non-functional, and technical requirements for the system were formulated. In the third section, the mathematical framework of the system was developed, methods of text data vectorization and classification were considered, and a resume ranking algorithm using aggregated evaluation from multiple models was designed. In the fourth section, the system architecture was developed, the database was designed, and class diagrams, data flow diagrams, and sequence diagrams were created to represent the system’s key processes. In the fifth section, the implementation of the software was described, including its structure and functionality. The user interface was demonstrated, showing the main stages of system operation. In the sixth section, the concept of a startup project was developed, market opportunities were analyzed, and a market entry strategy was formulated.
dc.format.extent100 с.
dc.identifier.citationМарценюк, К. А. Інформаційна система відбору резюме на базі семантичного аналізу: магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Марценюк Кирило Анатолійович. – Київ, 2024. – 100 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72881
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectСемантичний аналіз
dc.subjectранжування резюме
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectавтоматизація hr-процесів
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectкласифікація елементів тексту
dc.subjectобробка неструктурованих даних
dc.subject.udc004.9
dc.titleІнформаційна система відбору резюме на базі семантичного аналізу
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи