Система персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота на тему «Система персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» та складається зі вступу, п’яти розділів («Аналіз предметної області та існуючих систем персоналізованих рекомендацій вакансій», «Проєктування системи персоналізованих рекомендацій вакансій», «Засоби розробки програмного забезпечення», «Реалізація та тестування програмної системи», «Робота користувача із програмною системою»), висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел, який налічує 25 джерел; 14 ілюстрацій; 3 таблиці та 2 додатків. Загальний обсяг роботи 59 сторінки.
Актуальність теми. Стрімке зростання кількості вакансій на сучасних платформах працевлаштування ускладнює процес пошуку роботи та вибору найбільш релевантних пропозицій для користувачів. Традиційні методи пошуку вакансій за ключовими словами часто не враховують індивідуальні особливості кандидатів, їхні навички, професійний досвід та інтереси. Використання алгоритмів машинного навчання дозволяє підвищити точність рекомендацій та забезпечити персоналізований підхід до кожного користувача.
Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка програмної системи персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання. Для досягнення поставленої мети було виконано аналіз існуючих платформ пошуку роботи, досліджено сучасні підходи до побудови рекомендаційних систем, спроєктовано архітектуру програмного забезпечення, розроблено серверну та клієнтську частини системи, реалізовано модель машинного навчання для формування рекомендацій вакансій та проведено тестування функціональних можливостей створеного програмного продукту.
Практичне значення одержаних результатів. Розроблена система дозволяє автоматизувати процес підбору вакансій та формувати персоналізовані рекомендації на основі аналізу навичок, професійного досвіду та вподобань користувачів. Використання алгоритмів машинного навчання забезпечує підвищення релевантності рекомендованих вакансій та покращує ефективність пошуку роботи. Застосування сучасного технологічного стеку, до складу якого входять Python, Flask, TensorFlow, HTML, CSS та JavaScript, забезпечує масштабованість, надійність та можливість подальшого розвитку системи.
Опис
Ключові слова
персоналізовані рекомендації вакансій, машинне навчання, рекомендаційна система, Python, TensorFlow, Flask, вебзастосунок, працевлаштування, штучний інтелект
Бібліографічний опис
Сулло, Д. Система персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Сулло Даніелє. – Київ, 2026. – 59 с.