Empirical JobModel HLP

専門家の人間の知識を使用した経験的ベースのジョブマッチングモデル：混合メソッドアプローチ

この研究の包括的な目標は、履歴書と職務記述書を使用して、ソフトウェア開発およびデータ科学関連分野における候補者と職位の分類を適切または適切ではないと可能にするシステムを設計することでした。これは、人員の自動プロファイリングの適用のために、雇用者によって実施された採用プロセスを特定してモデル化することによって達成されました。

コンテンツ

• 1_INSTRUMESS_EVAL ：このフォルダーには、評価実験用の機器のJSONバージョンとLaTexバージョンが含まれています。
• 2_Fuzzymeasuredata ：このフォルダーには、通常のファジー測定値を定義した測定値が含まれています $ mu $ Choquet統合で使用されます。また、職務上の重量が含まれています $ w_j $ 、 $ w_m $ 、 $ w_s $ 。
• 3_DB_EVAL_AND_QUERY ：このフォルダーには、データベース形式の各参加者に関連付けられた実験の参加者と一般的なメタデータが作成したCVSのランキングとランキングのカットオフが含まれています。このデータベースを照会するために、特別なPython関数が提供されています。
• 4_TRAIN_TEST_SET ：このフォルダーには、シャムネットワークのトレーニング中に使用される履歴書と職務内容データセットが含まれています。各データセットには、テーブルスキーマが含まれています。

1_INSTRUMESS_EVAL説明

楽器は、セットの名前ギリシャ、木、星座、果物を使用してグループ化されています。各セットには、関連する6つのCVが含まれます。たとえば、ギリシャのフォルダー内には、デルタ、カッパ、ラムダ、シグマ、オメガ、タウCVSがあります。セットのLaTexバージョンは、Vinayak SharmaによるOverleafに変更されたバージョンクリーン履歴書テンプレートを使用して作成されました。 CVSの「現在」は、2023年11月を指します。

2_Fuzzymeasuredata説明

2つのExcelファイルが含まれています。 fspace_powerset_measure.xlsxファイルには、通常のファジー測定値の定義があります $ mu $ 、およびsenoritylevelsweights.xlsxにはジョブシニアウェイトジュニアが含まれています（ $ w_j $ ）、ミッドレベル（ $ w_m $ ）、および上級またはそれ以上（ $ w_s $ ）。

3_DB_EVAL_AND_QUERY説明

3つのファイルが3_DB_EVAL_AND_QUERYフォルダーに含まれています。最初のものはhlp_ranking_experiment.dbで、これはSqlite3を使用してPythonで作成され、ER図に見られる実験情報が含まれています。 2番目のファイルSQLite-ExampleQueriesは、データベースの使用法の例を掲載したJupyterノートブックです。 3番目のファイルには、すべてのテーブルの辞書が含まれており、各列の意味を説明しています。

セルの例：

 # Assuming that a connection is established above
# The IDs you want to search for
decision_making_professional_id = 14
case_id = 'Greece'

# SQL query using placeholders for parameters
sql_query = """
SELECT er.*, cs.case_id, cs.subject_id
FROM exp_rank er
JOIN experiment e ON er.experiment_id = e.id
JOIN case_subject cs ON e.case_subject_id = cs.id
JOIN decision_making_professional dmp ON er.dmp_id = dmp.id
WHERE cs.case_id = ? AND dmp.id = ?;
"""
# Define your query with parameters
parameters = ( case_id , decision_making_professional_id )
# Execute the query and fetch the result into a DataFrame
df = pd . read_sql_query ( sql_query , conn , params = parameters )

結果：

id	experiment_id	DMP_ID	ランク	offer_cutoff	case_id	subject_id
1	1	14	5	1	ギリシャ	デルタ
2	2	14	2	1	ギリシャ	カッパ
3	3	14	3	1	ギリシャ	ラムダ
4	4	14	1	1	ギリシャ	シグマ
5	5	14	4	1	ギリシャ	オメガ
6	6	14	6	1	ギリシャ	タウ

接触

これらのリソースに関するクエリ、提案、または説明については、次の手段で著者に連絡できます。

マリア・エレナ

• ？メール：
  • [email protected]
  • [email protected]
• ？ LinkedIn

ジョーダン・ジョエル

• ？ LinkedIn

著者について

• MaríaElenaMartínez-Manzanaresは、2018年にソノラ大学（メキシコ）から取得した数学の学士号を、2023年にアビアータヤヤヤヤディアンメキシコ大学から取得した数学教育の学士号を取得しています。 2019年、彼女はソノラ大学から数学の修士号を取得しました。現在、彼女は博士号を取得しています。ソノラ大学で、確率的コントロールエリアに彼女の仕事を集中しています。彼女は、NLP地域に焦点を当てて、同じ大学のデータサイエンスにおける彼女の2番目の修士号を締めくくるつもりです。彼女は、マルコビアと半マルコビアの理論モデルと、応用数学と数学教育のさまざまな分野で混合方法を使用した問題に関する研究経験を持っています。彼女はテレマティクスセクターのデータサイエンティストとして働いていました。
• ジョーダン・ジョエル・ウリアス・パラモは、2019年にソノラ大学（メキシコ）から入手したコンピューターサイエンスの学士号を取得しています。彼は現在、データエンジニアとして働いており、ソノラ大学のデータサイエンス修士号の学生です。
• Julio Waissman-Vilanovaは博士号を取得しています。 Institut National Polytechnique de Toulouse（フランス）の自動システムで。彼はメキシコのソノラ大学の完全な教授であり、彼の現在の研究関心には画像処理、パターン認識、NLPが含まれます。
• Gudelia Figueroa-Preciadoには博士号があります。ソノラ大学（メキシコ）の数学の博士号。彼女はメキシコのソノラ大学の完全な教授であり、彼女の現在の研究対象には、サンプリング方法、実験設計、推論統計が含まれます。

謝辞

この作業への貴重な貢献について、次の人々を認めたいと思います。

• 博士号Cipriano Arturo Santos-BorbollaとMBA Francisco Enrique Andrade-Lópezは、Monterrey（メキシコ）を優れたTecnológicoy de de estudios estudios of the Institutotecnológicoy de de estudiosのオペレーション人工知能グループ（oper.ai）;
• Evelyn Mercedes Medina-Garcíaは、ソノラ大学（メキシコ）の社会科学の修士課程プログラム。
• 博士号ラモン・ソト・デ・ラ・クルスとフランシスコ・アレハンドロ・ベルナル・カニェスは、ソノラ大学（メキシコ）の数学省の局から。
• M.Sc.科学の博士課程プログラムからのIrenisolina Antelo-Lópezは、ソノラ大学（メキシコ）で教育数学の専門を専門としています。
• コンピューター科学者、ルイス・フェルナンド・ソトマヨール・サマニエゴ。

この研究に興味を持っていただきありがとうございます。