ІМПЛЕМЕНТАЦІЯ СИСТЕМИ РЕКОМЕНДАЦІЙ НА ОСНОВІ NLP У ВАКАНСІЙНОМУ АНАЛІЗІ

Анотація

Впровадження системи рекомендацій на основі NLP у вакансійному аналізі є суттєвим прогресом. Дана технологія надає персоналізовані рекомендації, враховуючи динаміку ринку, що полегшує процес пошуку роботи, робить його ефективним для кожного користувача Метою роботи є розробка та підготовка до практичного впровадження системи рекомендацій на основі методів обробки природної мови (NLP) для аналізу вакансій та надання релевантних пропозицій роботи користувачам. Головною задачею є підвищення ефективності пошуку роботи та покращення відповідності між навичками та вимогами кандидатів і роботодавців. Методологія полягає у комплексному підході до створення системи рекомендацій вакансій, який поєднує методи NLP з традиційними алгоритмами колаборативної та контентної фільтрації. На етапі підготовки проводиться збір та очищення даних про вакансії та резюме кандидатів. Далі застосовуються методи NLP, такі як токенізація, видобування ознак, розпізнавання іменованих сутностей та побудова тематичних моделей для виявлення ключових навичок, вимог та контекстної інформації. Ці дані використовуються для створення векторних представлень вакансій та резюме, які слугують основою для алгоритмів фільтрації. Запропонована гібридна система рекомендацій об’єднує результати контентноорієнтованої та колаборативної фільтрацій для надання персоналізованих рекомендацій. Наукова новизна. Запропоновано комплексний підхід до вакансійного аналізу, який поєднує методи обробки природної мови, машинного навчання та рекомендаційних систем. На відміну від традиційних пошукових систем, ця система надає персоналізовані рекомендації кандидатам на основі змістовного аналізу їх профілів та вакансій. Досягається підвищення ефективності підбору персоналу за рахунок автоматизації процесу співставлення кандидатів і вакансій. Висновки. Результати проведених експериментальних досліджень продемонстрували перспективність запропонованого підходу до створення системи рекомендацій вакансій на основі інтеграції методів обробки природної мови (NLP) та традиційних алгоритмів фільтрації. отримані результати демонструють її значний потенціал для масштабування системи для забезпечення її ефективної роботи в умовах реального використання.