Система персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПироговська, Тетяна Володимирівна
dc.contributor.authorСулло Даніелє
dc.date.accessioned2026-09-18T12:27:43Z
dc.date.available2026-09-18T12:27:43Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherThe diploma thesis on the topic "Personalized Job Recommendation System Based on Machine Learning Algorithms" was completed by a student of the Department of Software Engineering in Energy of the Educational and Scientific Institute of Nuclear and Thermal Power Engineering under specialty 121 "Software Engineering" within the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Energy". The thesis consists of an introduction, five chapters ("Analysis of the Subject Area and Existing Personalized Job Recommendation Systems", "Design of the Personalized Job Recommendation System", "Software Development Tools", "Implementation and Testing of the Software System", "User Interaction with the Software System"), conclusions for each chapter, general conclusions, a list of references containing 25 sources, 14 figures, 3 tables and 2 appendices. The total volume of the thesis is 59 pages. Relevance of the topic. The rapid growth in the number of job vacancies on modern employment platforms complicates the process of finding suitable jobs and selecting the most relevant opportunities for users. Traditional vacancy search methods based on keywords often fail to consider individual candidate characteristics, professional skills, work experience and personal interests. The use of machine learning algorithms makes it possible to improve recommendation accuracy and provide a personalized approach for each user. Purpose and objectives of the study. The purpose of this work is to develop a personalized job recommendation system based on machine learning algorithms. To achieve this goal, existing job search platforms were analyzed, modern approaches to building recommendation systems were investigated, the software architecture was designed, the server-side and client-side components were developed, a machine learning model for generating job recommendations was implemented, and the functionality of the developed software product was tested. Practical significance of the obtained results. The developed system automates the process of matching users with suitable vacancies and generates personalized recommendations based on the analysis of users’ skills, professional experience and preferences. The application of machine learning algorithms improves the relevance of recommended vacancies and increases the efficiency of the job search process. The use of a modern technology stack including Python, Flask, TensorFlow, HTML, CSS and JavaScript ensures scalability, reliability and the possibility of further system development.
dc.format.extent59 c.
dc.identifier.citationСулло, Д. Система персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Сулло Даніелє. – Київ, 2026. – 59 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83280
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectперсоналізовані рекомендації вакансій
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectPython
dc.subjectTensorFlow
dc.subjectFlask
dc.subjectвебзастосунок
dc.subjectпрацевлаштування
dc.subjectштучний інтелект
dc.titleСистема персоналізованих рекомендацій вакансій на основі алгоритмів машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sullo_bakalavr.pdf
Розмір:
2.93 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

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи