University of Oulu

Suosittelujärjestelmät rekrytointiprosessissa

Saved in:
Author: Paaso, Markus1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Technology, Department of Computer Science and Engineering, Computer Science and Engineering
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 1.8 MB)
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201304051163
Language: Finnish
Published: Oulu : M. Paaso, 2013
Publish Date: 2013-04-10
Physical Description: 44 p.
Thesis type: Master's thesis (tech)
Tutor: Seppänen, Kari
Reviewer: Seppänen, Kari
Heikkilä, Janne
Description:
Suosittelujärjestelmiä käytetään Internetissä parantamaan yksilön käyttäjäkokemusta sivustolla. Suosittelujärjestelmän avulla voidaan tuottaa yksittäisen käyttäjän tarpeita tyydyttävää sisältöä, käyttäen hyväksi käyttäjän käyttäytymistä ja verkostoitumista Internetissä. Suosittelujärjestelmä toimii usein hakukonetta avustavana ohjelmistona verkkokaupoissa ja tuotteiden hakusivustoilla. Kuitenkaan rekrytointiin soveltuvia suosittelujärjestelmiä ei tiettävästi ole tarjolla. Rekrytoinnissa suosittelujärjestelmä tuottaisi rekrytoijan tarpeisiin sopivia hakutuloksia saatavilla olevasta työnhakijajoukosta käyttäen niin työtehtävään kuin työnhakijaan liittyviä ominaisuuksia eli piirteitä apuna. Tässä diplomityössä tutkitaan suosittelujärjestelmien soveltuvuutta rekrytoinnin apuvälineeksi rekrytoijan jokapäiväiseen käyttöön. Tutkimuksessa lähdettiin liikkeelle tutkimalla vapaamuotoisen tekstin soveltuvuutta työnhakijoiden väliseen samankaltaisuuden laskentaan. Tutkimuksessa keskitytään tekstimuotoisen CV:n ja työntekijöiden käyttäytymisen hyödyntämiseen rekrytoinnissa. Toteutettu suosittelujärjestelmä yhdistää tiedonkeruun ja datasta rakennetun graafin yhdeksi kokonaisuudeksi. Se tarjoaa ennennäkemättömän tavan tehostaa rekrytointiprosessin työntekijän valintavaihetta.
see all

Recommender systems are used on the Internet to improve user experience on the websites. With the assistance of the recommender system it is possible to produce content that fills the needs of a single individual user by using the behaviour and networking of the users as advise. A recommender system often works as a part of a search engine in web shops and product search sites. However, the recommender systems suitable for recruiting have not been found. In recruiting the recommender system would produce the search results of available applicants for a recruiter that fills the recruiters needs by using the features of the available applicants as well as the features of the available jobs. In this thesis the suitability of recommender systems as a tool for the every day use of recruiter is researched. The research started by exploring the suitability of freely formed text to similarity calculation between users. The research focuses into the use of user behaviour and text formed user data in recruiting. The implemented recommender system combines the data mining and the graph built on data relations into one ensemble. It provides unprecedented way to intensify the applicant choosing phase in the recruiting process.
see all

Subjects:
Copyright information: © Markus Paaso, 2013. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.