Эмпирическая модель сопоставления заданий с использованием экспертных человеческих знаний: подход смешанных методов
Главной целью этого исследования было использование резюме и инструкций рабочих мест, разработать систему, которая позволяет классифицировать кандидатов и должности в области работы в области разработки программного обеспечения и связанных с данными областей, связанных с подходящими или не подходящими. Это было достигнуто путем выявления и моделирования процессов найма, проведенных наем персонала, для подачи заявления в автоматическом профилировании персонала.
Содержание
- 1_instruments_eval : Эта папка содержит версии JSON и Latex инструментов для эксперимента по оценке.
- 2_fuzzymeasuredata : эта папка содержит меры, которые определяли обычную нечеткую меру $ mu $ используется в интеграции Чоке. Кроме того, содержит веса рабочих стажеров $ W_J $ В $ W_M $ В $ W_S $ Анкет
- 3_DB_EVAL_AND_QUERY : Эта папка содержит рейтинги и рейтинговые отсечки CVS, сделанные участниками эксперимента, и общие метаданные, связанные с каждым участником в формате базы данных. Специальные функции Python предоставляются для запроса этой базы данных.
- 4_TRAIN_TEST_SET : эта папка содержит набор данных CV и описания работы, используемый во время обучения сиамской сети. Каждый набор данных включает в себя схему таблицы.
1_instruments_eval описание
Инструменты сгруппированы с использованием имен набора Греции , деревья , созвездий , фруктов . Каждый набор содержит шесть связанных CVS. Например, в папке Греции есть CVS Delta, Kappa, Lambda, Sigma, Omega и Tau. Латексная версия наборов была изготовлена с использованием модифицированной версии чистой шаблона резюме Vinayak Sharma на Opleaf. «Настоящий» в CVS относится к ноябре 2023 года.
2_fuzzymeasuredata описание
Он содержит два файла Excel. Файл fspace_powerset_measure.xlsx имеет определение обычной нечеткой меры $ mu $ , и SenorityLevelVsweights.xlsx содержит весовые составы ( $ W_J $ ), средний уровень ( $ W_M $ ) и старший или выше ( $ W_S $ )
3_DB_EVAL_AND_QUERY ОПИСАНИЕ
Три файла включены в папку 3_DB_EVAL_AND_QUERY. Первый - HLP_RANKING_EXPERIMTIMT.DB, это было создано в Python с использованием SQLITE3 и содержит информацию эксперимента, которая видно на диаграмме ER. Второй файл SQLite-ExampleQueries-это ноутбук Jupyter с некоторыми примерами использования базы данных. Третий файл содержит словарь всех таблиц, объясняющий значение каждого столбца.
Пример ячейки:
# 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 )
Результат:
| идентификатор | эксперимент_ид | dmp_id | классифицировать | Выше_CUTOFF | case_id | субъект_ид |
|---|
| 1 | 1 | 14 | 5 | 1 | Греция | Дельта |
| 2 | 2 | 14 | 2 | 1 | Греция | Каппа |
| 3 | 3 | 14 | 3 | 1 | Греция | Лямбда |
| 4 | 4 | 14 | 1 | 1 | Греция | Сигма |
| 5 | 5 | 14 | 4 | 1 | Греция | Омега |
| 6 | 6 | 14 | 6 | 1 | Греция | Тау |
Контакт
Для любых запросов, предложений или разъяснений, касающихся этих ресурсов, вы можете связаться с авторами с помощью следующих средств:
Мария Елена
- ? Электронная почта:
- ? LinkedIn
Джордан Джоэл
О авторах
- Мария Елена Мартинес-Манзанарес получает степень бакалавра в области математики, полученной в 2018 году от Университета Де-Сонора (Мексика), и степень бакалавра в области математического образования, полученного в 2023 году от Университета Абьерта Яа-Дистачии де Мексико. В 2019 году она получила степень магистра по математике из Университета Соноры. В настоящее время она заканчивает докторскую степень В Университете Соноры, сосредоточившись на своей работе на стохастической области контроля. Она близка к завершению своего второго магистра в области данных в том же университете с акцентом на область НЛП. Она имеет опыт исследований в области марковских и полумарковианских теоретических моделей и проблем с использованием смешанных методов в различных областях прикладной математики и математического образования. Она работала научным сотрудником в секторе телематики.
- Джордан Джоэл Уриас Парамо имеет степень бакалавра в области компьютерных наук, полученных в 2019 году от Университета Соноры (Мексика). В настоящее время он работает инженером по данным и является студентом магистратуры по науке о науке в Университете Соноры.
- У Хулио Вайссмана-Виланова есть докторская степень В автоматических системах из Института Национальной Политехники де Тулузы (Франция). Он является полным профессором в Университете де Соноры, Мексика, и его нынешние исследовательские интересы включают обработку изображений, распознавание образцов и НЛП.
- Гуделия Фигероа-Прециадо имеет докторскую степень в математике из Университета де Сонора (Мексика). Она является полным профессором в Universidad de Sonora, Мексика, и ее текущие исследовательские интересы включают методы отбора проб, экспериментальные проекты, логические статистики.
Благодарности
Мы хотим поблагодарить следующих людей за их ценный вклад в эту работу:
- Доктор философии Cipriano Arturo Santos-Borbolla и MBA Francisco Enrique Andrique Andrade-López из группы искусственной разведки (Oper.ai) в Институте Tecnológico y De Estudios Superiores de Monterrey (Мексика);
- Эвелин Мерседес Медина-Гарсия из программы Мастера в области социальных наук в Университете Сонора (Мексика);
- Доктор философии Рамон Сото де ла Круз и Франциско Алехандро Бернал-Каньес из Департамента математики в Университете де Соноры (Мексика);
- Магистр Irenisolina antelo-lópez из докторской программы в области наук со специализацией в области образовательной математики в Universidad de Sonora (Мексика);
- Компьютерный ученый, Луис Фернандо Сотомайор-Саманиго.
Спасибо за интерес к этому исследованию.
