Введение 3
Глава 1. Обзор литературных источников 5
1.1 Обзор отечественных литературных источников 5
1.2 Обзор иностранных литературных источников 6
1.3 Выводы 6
Глава 2. Постановка задачи 7
2.1 Технология разработки системы 7
2.2 Поиск ключевых критериев для поиска 7
2.3 Cбор данных 8
2.4 Базовые метрики 10
2.5 Word2Vec 10
2.6 Инвертированный индекс 11
2.7 Инструменты 12
Глава 3. Реализация системы 14
3.1 Требования к реализации 14
3.2 Архитектура 14
3.3 Модуль Parser 15
3.4 Базовые метрики 16
3.5 Сервис тематического поиска 17
Заключение 23
Список литературы 24
Глоссарий 26
Приложение 27
Проблема заключается в отсутствии сервиса по автоматическому подбору высококвалифицированных команд разработчиков.
Целью работы является создание системы по тематическому поиску высококвалифицированных IT-специалистов на основе данных с профессиональной социальной сети github.com.
Объектом исследования является процесс поиска квалифицированных IT-специалистов.
Предметом исследования является тематический поиск IT- специалистов на основе данных с профессиональной социальной сети.
Для достижения поставленной цели можно выделить следующие задачи:
1. Анализ профессиональной социальной сети github. Поиск ключевых критериев для подбора специалиста.
2. Сбор данных с профессиональной социальной сети github.
3. Анализ собранного датасета.
4. Разработка алгоритма тематического подбора разработчиков.
5. Проведение экспериментального тематического поиска команды разработчиков.
Войти
в кабинет
в кабинет
' .
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Разработка системы тематического поиска команд разработчиков #9103765
Артикул: 9103765
- Предмет: Программная инженерия
- Уникальность: 70% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2021 году
- Количество страниц: 51
- Формат файла: docx
- Последняя покупка: 15.11.2022
1 999p.
1. Азарнова Т.В., Щепина И.Н., Демидова А.В., Демидова Д.В. СОЗДАНИЕ ПРОГНОЗНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2018. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sozdanie- prognoznyh-tehnologiy-otsenki-effektivnosti-podbora-personala-na-osnove- metoda-dereviev-klassifikatsii (дата обращения: 01.06.2021).
2. Геращенко М. М., Коломейцева О. В. ОСОБЕННОСТИ ПОДБОРА IT- СПЕЦИАЛИСТОВ //Социокультурные факторы консолидации современного Российского общества. – 2017. – С. 33-35.
3. Корзенко Наталья Ивановна Современные методы подбора персонала // Общество, экономика, управление. 2016. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-podbora-personala (дата обращения: 01.06.2021).
4. Лесковец Ю. и др. Анализ больших наборов данных - Москва: ДМК- пресс, 2016 - 498с. - URL: http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970601907.html
5. Лесковец Ю. и др. Анализ больших наборов данных: практическое руководство - Москва: ДМК-пресс, 2016 - 498с. - URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970601907.html
6. Романенко Е.В. Подбор персонала: эффективный инструментарий // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2017. №13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podbor-personala-effektivnyy- instrumentariy (дата обращения: 14.06.2021).
7. Сайт социальной сети github: [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/ (дата обращения: 01.03.2019).
8. Синявец Т. Д. Аудит процесса подбора персонала // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2005. №2. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/audit-protsessa-podbora-personala (дата обращения: 14.06.2021).
9. Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд. – М.: Юрайт, 2020. – 161 с.
10. Чубукова И.А. Data Mining: учебное пособие - Москва: ИНТУИТ, 2016 - 0с. - URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785947748192.html 11.Faliagka E. et al. Application of machine learning algorithms to an online
recruitment system //Proc. International Conference on Internet and Web Applications and Services. – 2012.
12. Faliagka E. et al. On-line consistent ranking on e-recruitment: seeking the truth behind a well-formed CV //Artificial Intelligence Review. – 2014. – Т. 42. – №. 3. – С. 515-528.
13. Jetbrains. PyCharm [Электронный ресурс] // Jetbrains. 2010. URL: https://www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm (дата обращения 06.03.2021).
14. Kalinouskaya I. N. Digital Recruitment Using Intelligent Dialogue Systems Based on Machine Learning Principles //ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ. – 2021. – С. 24.
15. Pessach D. et al. Employees recruitment: A prescriptive analytics approach via machine learning and mathematical programming //Decision Support Systems. – 2020. – Т. 134. – С. 113290.
16. Python [Электронный ресурс] // Python Software Foundation. 2001. URL: https://www.python.org (дата обращения 06.03.2021).
17. Zelepov A., Yarushkina N. Repository data-based algorithm for selection of product teams of IT specialists // Information Technology and Nanotechnology - Data Science 2020. – 2020. – C. 166-170
2. Геращенко М. М., Коломейцева О. В. ОСОБЕННОСТИ ПОДБОРА IT- СПЕЦИАЛИСТОВ //Социокультурные факторы консолидации современного Российского общества. – 2017. – С. 33-35.
3. Корзенко Наталья Ивановна Современные методы подбора персонала // Общество, экономика, управление. 2016. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-podbora-personala (дата обращения: 01.06.2021).
4. Лесковец Ю. и др. Анализ больших наборов данных - Москва: ДМК- пресс, 2016 - 498с. - URL: http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970601907.html
5. Лесковец Ю. и др. Анализ больших наборов данных: практическое руководство - Москва: ДМК-пресс, 2016 - 498с. - URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970601907.html
6. Романенко Е.В. Подбор персонала: эффективный инструментарий // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2017. №13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podbor-personala-effektivnyy- instrumentariy (дата обращения: 14.06.2021).
7. Сайт социальной сети github: [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/ (дата обращения: 01.03.2019).
8. Синявец Т. Д. Аудит процесса подбора персонала // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2005. №2. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/audit-protsessa-podbora-personala (дата обращения: 14.06.2021).
9. Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд. – М.: Юрайт, 2020. – 161 с.
10. Чубукова И.А. Data Mining: учебное пособие - Москва: ИНТУИТ, 2016 - 0с. - URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785947748192.html 11.Faliagka E. et al. Application of machine learning algorithms to an online
recruitment system //Proc. International Conference on Internet and Web Applications and Services. – 2012.
12. Faliagka E. et al. On-line consistent ranking on e-recruitment: seeking the truth behind a well-formed CV //Artificial Intelligence Review. – 2014. – Т. 42. – №. 3. – С. 515-528.
13. Jetbrains. PyCharm [Электронный ресурс] // Jetbrains. 2010. URL: https://www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm (дата обращения 06.03.2021).
14. Kalinouskaya I. N. Digital Recruitment Using Intelligent Dialogue Systems Based on Machine Learning Principles //ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ. – 2021. – С. 24.
15. Pessach D. et al. Employees recruitment: A prescriptive analytics approach via machine learning and mathematical programming //Decision Support Systems. – 2020. – Т. 134. – С. 113290.
16. Python [Электронный ресурс] // Python Software Foundation. 2001. URL: https://www.python.org (дата обращения 06.03.2021).
17. Zelepov A., Yarushkina N. Repository data-based algorithm for selection of product teams of IT specialists // Information Technology and Nanotechnology - Data Science 2020. – 2020. – C. 166-170
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Разработка системы тематического поиска команд разработчиков |
| Артикул: | 9103765 |
| Дата написания: | 27.04.2021 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программная инженерия |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 70% |
| Количество страниц: | 51 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: Разработка системы тематического поиска команд разработчиков по предмету программная инженерия
Пролистайте "Разработка системы тематического поиска команд разработчиков" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 21.02.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 70% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 47 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка информационно-аналитической платформы распределения обучающихся по элективам
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Разработка системы распознавания содержимого и идентификации контекста классных досок