Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45709
Title: A selection mechanism using multi-criteria evaluation and hierarhical classifying tree for resume data processing
Other Titles: Механизм обработки резюме, использующий многокритериальное оценивание и иерархические классифицирующие деревья
Authors: German, O. V.
German, J. O. 
Nasr, S.
Герман, О. В. 
Герман, Ю. О. 
Наср, С. 
Keywords: публикации ученых
multi- criteria decision making
hierarhical classifying trees
многокритериальный выбор решений
иерархические классифицирующие деревья
Issue Date: 2021
Publisher: БНТУ, РБ
Citation: German, O. V. A selection mechanism using multi-criteria evaluation and hierarhical classifying tree for resume data processing / O. V. German, J. O. German, S. Nasr // Системный анализ и прикладная информатика. – 2021. – № 2. – С. 34–38. – DOI : https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-2.
Abstract: The paper considers a problem of optimal feature selection for resume data processing by means of combining multi- criteria evaluation technique and hierarhical classifying trees technology what makes it possible to build a selection mechanism without necessity to collect data for the learning purposes of real applicants. Instead, the learning data are generated by means of the technique used in a full factorial experiment with quite a restricted number of samples. The suggested approach minimizes the number of the features used in selection the best candidates and does not use the quantitative ratings of candidates replacing them with multi- phases classifying procedure. These peculiarities of the suggested selection mechanism make it more flexible  and form a basis for applying it in conditions characterized by vagueness and fuzziness of the applicant data. В статье рассматривается задача оптимального выбора атрибутов при отборе кандидатов на основании их резюме в автоматическом режиме. Описываемый подход к решению основан на объединении мультикритериального выбора (оценки), используемого в системах  принятия  решений, и технологии  иерархических  классифицирующих деревьев, что позволяет реализовать механизм селекции без необходимости собирать реальные данные кандидатов и выполнять на них обучение системы. Вместо этого данные генерируются на основе техники полнофакторного эксперимента, при этом количество генерируемых вариантов сравнительно невелико для систем машинной обработки. Сгенерированные  данные используются  для построения последовательности классифицирующих деревьев и определения минимального множества атрибутов заявителей, используемых для итоговой оценки о принятии на работу. Описанный в статье механизм обработки резюме является достаточно гибким и может быть использован также в условиях неполных и нечетких данных заявителей.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45709
Appears in Collections:Публикации в изданиях Республики Беларусь

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
German_A.pdf874,09 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.