Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7139
Title: Проектирование интеллектуальной системы прогнозирования потребности в кадрах на основе семантического представления знаний
Other Titles: Design of intellectual system to forecast staffing needs based on semantic knowledge representation
Authors: Ровба, Е. А.
Бойко, В. К.
Войтукевич, Ю. А.
Лявшук, В. Е.
Петров, С.В.
Rouba, Y. A.
Boika, V. K.
Vaitukevich, Y. A.
Liaushuk, U. J.
Piatrou, S. V.
Keywords: материалы конференций
онтология
профобразование
общегосударственные классификаторы
Issue Date: 2016
Publisher: БГУИР
Citation: Ровба, Е. А. Проектирование интеллектуальной системы прогнозирования потребности в кадрах на основе семантического представления знаний / Е. А. Ровба и другие // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2016) : материалы VI междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18 - 20 февраля 2016 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2016. – С. 535 - 538.
Abstract: В работе рассмотрен опыт разработки системы поддержки принятия стратегических решений в области управления сферой профессионального образования Республики Беларусь, развитие которой зависит от знания долговременных тенденций спроса и предложения кадров на рынке труда. Разработка системы потребовала интеграции данных, накапливаемых в формализованных и неформальных системах знаний республиканских органов государственного управления, а также картографической информации из открытых сетевых источников. Задача решена на основе онтологического подхода путем построения семантических сетей. The paper describes the experience of designing of strategic decision support system in the field of vocational education of the Republic of Belarus. The system development depends on knowledge of long- term trends in staff supply and demand in the labor market. The design of the system required the integration of data accumulated in the formalized and informal knowledge systems of republican state bodies, as well as cartographic information from public online sources. The problem has been solved on the basis of ontological approach by building semantic networks.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7139
Appears in Collections:OSTIS-2016

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Rovba_Proyektirovaniye.PDF561,72 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


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