แบบจำลองการจับคู่งานที่ใช้เชิงประจักษ์โดยใช้ความรู้ของมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ: วิธีการผสมแบบผสมผสาน
เป้าหมายที่ครอบคลุมของการวิจัยนี้คือการใช้เรซูเม่และรายละเอียดงานออกแบบระบบที่ช่วยให้การจำแนกประเภทของผู้สมัครและตำแหน่งงานในการพัฒนาซอฟต์แวร์และพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหมาะสมหรือไม่เหมาะสม สิ่งนี้เกิดขึ้นได้จากการระบุและสร้างแบบจำลองกระบวนการจัดหางานที่ดำเนินการโดยการจ้างบุคลากรสำหรับการใช้งานในการทำโปรไฟล์โดยอัตโนมัติของบุคลากร
เนื้อหา
- 1_instruments_eval : โฟลเดอร์นี้มีเครื่องมือ JSON และ LATEX สำหรับการทดลองประเมินผล
- 2_fuzzymeasuredata : โฟลเดอร์นี้มีมาตรการที่กำหนดมาตรการฟัซซี่ปกติ $ mu $ ใช้ในการรวม Choquet นอกจากนี้ยังมีน้ำหนักอาวุโสงาน $ w_j $ - $ w_m $ - $ w_s $ -
- 3_DB_EVAL_AND_QUERY : โฟลเดอร์นี้มีการจัดอันดับและการจัดอันดับของ CVS ที่ทำโดยผู้เข้าร่วมการทดลองและข้อมูลเมตาทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมแต่ละคนในรูปแบบฐานข้อมูล ฟังก์ชั่น Python พิเศษมีไว้เพื่อสอบถามฐานข้อมูลนี้
- 4_train_test_set : โฟลเดอร์นี้มีชุดข้อมูล CV และชุดข้อมูลคำอธิบายงานที่ใช้ในระหว่างการฝึกอบรมเครือข่ายสยาม ชุดข้อมูลแต่ละชุดมีสคีมาตาราง
1_instruments_eval คำอธิบาย
เครื่องมือถูกจัดกลุ่มโดยใช้ชื่อของชุด กรีซ ต้นไม้ กลุ่มดาว ผลไม้ แต่ละชุดมี CVs ที่เกี่ยวข้องหกตัว ตัวอย่างเช่นภายในโฟลเดอร์ กรีซ มี Delta, Kappa, Lambda, Sigma, Omega และ Tau CVS เวอร์ชัน LaTex ของชุดถูกสร้างขึ้นโดยใช้เทมเพลต Resume Clean รุ่นที่แก้ไขแล้วโดย Vinayak Sharma บน Overleaf '' ปัจจุบัน '' ใน CVS หมายถึงเดือนพฤศจิกายนปี 2566
2_fuzzymeasuredata คำอธิบาย
มันมีไฟล์ Excel สองไฟล์ ไฟล์ fspace_powerset_measure.xlsx มีคำจำกัดความของการวัดฟัซซี่ปกติ $ mu $ และ senoritylevelsweights.xlsx มีงานอาวุโสของงานน้ำหนักจูเนียร์ ( $ w_j $ ), ระดับกลาง ( $ w_m $ ) และอาวุโสหรือสูงกว่า ( $ w_s $ -
3_DB_EVAL_AND_QUERY คำอธิบาย
สามไฟล์รวมอยู่ในโฟลเดอร์ 3_DB_EVAL_AND_QUERY อันแรกคือ hlp_ranking_experiment.db สิ่งนี้ถูกสร้างขึ้นใน Python โดยใช้ SQLite3 และมีข้อมูลการทดลองที่สามารถเห็นได้ในแผนภาพ ER ไฟล์ที่สอง SQLite-Examplequeries เป็นสมุดบันทึก Jupyter พร้อมตัวอย่างบางส่วนของการใช้ฐานข้อมูล ไฟล์ที่สามมีพจนานุกรมของตารางทั้งหมดเพื่ออธิบายความหมายของแต่ละคอลัมน์
ตัวอย่างเซลล์:
# 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 )
ผลลัพธ์:
| รหัสประจำตัว | Experiment_id | dmp_id | จัดอันดับ | เหนือ _cutoff | case_id | หัวเรื่อง _id |
|---|
| 1 | 1 | 14 | 5 | 1 | กรีซ | เดลต้า |
| 2 | 2 | 14 | 2 | 1 | กรีซ | คัปปา |
| 3 | 3 | 14 | 3 | 1 | กรีซ | แลมบ์ดา |
| 4 | 4 | 14 | 1 | 1 | กรีซ | ซิกมา |
| 5 | 5 | 14 | 4 | 1 | กรีซ | โอเมก้า |
| 6 | 6 | 14 | 6 | 1 | กรีซ | เอกภาพ |
ติดต่อ
สำหรับการสืบค้นคำแนะนำหรือคำชี้แจงเกี่ยวกับทรัพยากรเหล่านี้คุณสามารถติดต่อผู้เขียนได้ด้วยวิธีการดังต่อไปนี้:
María Elena
จอร์แดนโจเอล
เกี่ยวกับผู้เขียน
- María Elena Martínez-Manzanares สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาคณิตศาสตร์ที่ได้รับในปี 2561 จาก Universidad de Sonora (เม็กซิโก) และปริญญาตรีด้านการศึกษาคณิตศาสตร์ที่ได้รับในปี 2566 จาก Universidad Abierta Ya Distancia de México ในปี 2562 เธอได้รับปริญญาโทสาขาวิชาคณิตศาสตร์จาก Universidad de Sonora ปัจจุบันเธอจบปริญญาเอก ที่ Universidad de Sonora มุ่งเน้นการทำงานของเธอในพื้นที่ควบคุมสุ่ม เธอใกล้จะสรุป MSC ที่สองของเธอในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มหาวิทยาลัยเดียวกันโดยมุ่งเน้นที่พื้นที่ NLP เธอมีประสบการณ์การวิจัยเกี่ยวกับแบบจำลองทางทฤษฎีและกึ่งมาร์คโวเวียและปัญหาโดยใช้วิธีการผสมในพื้นที่ต่าง ๆ ของการศึกษาคณิตศาสตร์ประยุกต์และคณิตศาสตร์ เธอทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในภาคเทเลมาติก
- Jordan Joel Urias Paramo จบการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ได้รับในปี 2562 จาก Universidad de Sonora (เม็กซิโก) ปัจจุบันเขาทำงานเป็นวิศวกรข้อมูลและเป็นนักศึกษาปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ Universidad de Sonora
- Julio Waissman-Vilanova มีปริญญาเอก ในระบบอัตโนมัติจาก Institut National National Polytechnique de Toulouse (ฝรั่งเศส) เขาเป็นศาสตราจารย์เต็มรูปแบบที่ Universidad de Sonora, เม็กซิโกและความสนใจด้านการวิจัยในปัจจุบันของเขารวมถึงการประมวลผลภาพการจดจำรูปแบบและ NLP
- Gudelia Figueroa-Preciado มีปริญญาเอก ในวิชาคณิตศาสตร์จาก Universidad de Sonora (เม็กซิโก) เธอเป็นศาสตราจารย์เต็มรูปแบบที่ Universidad de Sonora, เม็กซิโกและงานวิจัยที่สนใจในปัจจุบันของเธอรวมถึงวิธีการสุ่มตัวอย่างการออกแบบการทดลองสถิติเชิงอนุมาน
กิตติกรรมประกาศ
เราต้องการรับทราบผู้คนต่อไปนี้สำหรับการมีส่วนร่วมที่มีค่าของพวกเขาในงานนี้:
- ปริญญาเอก Cipriano Arturo Santos-Borbolla และ MBA Francisco Enrique Andrade-Lópezจากกลุ่มหน่วยสืบราชการลับการปฏิบัติการ (oper.AI) ที่ Instituto Tecnológico y de Estudios Superior de Monterrey (เม็กซิโก);
- Evelyn Mercedes Medina-Garcíaจากหลักสูตรปริญญาโทสาขาสังคมศาสตร์ที่ Universidad de Sonora (เม็กซิโก);
- ปริญญาเอก Ramón Soto de la Cruz และ Francisco Alejandro Bernal-Cañezจากภาควิชาคณิตศาสตร์ที่ Universidad de Sonora (เม็กซิโก);
- วท.ม. Irenisolina Antelo-Lópezจากหลักสูตรปริญญาเอกสาขาวิทยาศาสตร์ด้วยความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์การศึกษาที่ Universidad de Sonora (เม็กซิโก);
- นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Luis Fernando Sotomayor-Samaniego
ขอขอบคุณสำหรับความสนใจในการวิจัยนี้
