Класифікаційна система з підбору персоналу

Автор(и)

  • Oleksandr Zhezherun Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Maksym Riepkin Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2019.2.38-42

Ключові слова:

класифікаційна система, база знань, онтологія, Protégé, Telegram-бот

Анотація

У статті представлено класифікаційну систему, побудовану у вигляді бази знань, яка допомагає розв’язати задачу класифікації під час підбору персоналу. Ця система порівнюється із системами на основі нейронних мереж. Проведено огляд засобів побудови онтологій, доречних для за- стосування у подібних системах. Описано функціонал та реалізацію класифікаційної системи на основі фреймворку Protégé, що співпрацює з Telegram-ботом і дає змогу ефективно відбирати кандидатів, які найбільше відповідають вимогам вакансії.

Біографії авторів

Oleksandr Zhezherun, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

кандидат фізико-математичних наук, завідувач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

zhezherun@ukma.edu.ua

Maksym Riepkin, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

студент 3-го курсу бакалаврської програми «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська акаде-
мія»

ryepkin.maksym98@gmail.com

Посилання

  1. Cudre-Maroux, P., Heflin, J., & Sirin E. (2012). The Semantic Web – ISWC 2012. Boston, MA, USA: 11th International Semantic Web Conference.
  2. Draft Community Group Report. (2019). Retrieved from https://json-ld.org/spec/latest/json-ld/.
  3. Dubey, A. (2011). A Study of Classification Techniques Using Soft-Computing. Bilaspur: Guru Ghasidas Vishwavidyalaya.
  4. Hlybovets, A., Hlybovets, M., & Poliakov, M. (2014). Intelektualni merezhi. Dnipropetrovsk [in Ukrainian].
  5. Knublauch, H., Oberle, D., Tetlow, P., & Wallace, P. (2006). A Semantic Web Primer for Object-Oriented Software Developers.
  6. W3C Working Group Note. Retrieved from https://www.w3.org/TR/sw-oosd-primer/.
  7. Lamy, B. (2017). Owlready: Ontology-oriented programming in Python with automatic classification and high level constructs for biomedical ontologies. Bobigny, France: Sorbonne University.
  8. OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax. (2004). Retrieved from https://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-semantics-20040210/.
  9. Rassel, S., & Norvyh, P. (2006). Iskusstvennyi intellekt: sovremennyi podkhod. Moskva [in Russian].

##submission.downloads##

Як цитувати

[1]
O. Zhezherun і M. Riepkin, «Класифікаційна система з підбору персоналу», NRPCOMP, т. 2, с. 38–42, Груд 2019.