№ 3 (01.07.2019 - 30.09.2019)
Содержание номера
Фамилии (докладчики из России и СНГ):
а - б - в - г - д - е - ж - з - и - к - л - м - н - о - п - р - с - т - у - ф - х - ц - ч - ш - щ - э - ю - я
Фамилии (иностранные докладчики):
A - B - C - D - E - F - G - H - I - J - K - L - M - N - O - P - Q - R - S - T - U - V - W - X - Y - Z
- Осипов А.В., Суворов С.В., Жиляева И.А., Черников А.С. / Osipov A.V., Suvorov S.V., Chernickov A.S.
-
Оценка вакансий сотрудников для ранжирования по уровню заработной платы в поисковой выдаче / Assessment of employees of vacancies for ranking by level of wages in the search results
Аннотация: Данная работа посвящена анализу вакансий с использованием технологий больших данных для улучшения поисковой выдачи организаций, занимающихся интернет-рекрутментом. Рассматривается проблема предложения соискателям наиболее релевантной поисковой выдачи с точки зрения учета заработной платы в условиях, когда работодатель не указывает уровень зарплаты в вакансиях, что является весьма распространённым явлением на рынке труда. В этой статье проведен анализ собранных реальных вакансий, предложен подход к сортировке вакансий по уровню заработной платы в отсутствие указанной вилки, проведена оценка качества такой сортировки. Предложенный метод позволяет повысить качество соискателей для работодателей и повысит шансы найти более высоко оплачиваемые вакансии для соискателей, что в свою очередь способствует развитию рынка труда.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, деревья решений, экспертные системы, рынок труда, вакансии, подбор кадров.
Annontation: This work is devoted to the analysis of vacancies using big data technologies to improve the search results of organizations involved in Internet recruitment. The article considers the problem of offering applicants the most relevant search results in terms of payroll accounting in conditions when the employer does not indicate the level of salary in vacancies, which is a very common phenomenon in the labor market. This article analyzes the collected real vacancies, proposes an approach to sorting vacancies according to the level of wages in the absence of the specified fork, and evaluates the quality of such sorting. The proposed method improves the quality of job seekers for employers and increases the chances of finding higher paid jobs for job seekers, which in turn contributes to the development of the labor market.
Keywords: artificial neural networks, expert systems, labor market, vacancy, recruitment, decision trees.
Текст статьи
Подробнее
Скрыть
1
Все страницы
|