A selection mechanism using multi-criteria evaluation and hierarhical classifying tree for resume data processing
Another Title
Механизм обработки резюме, использующий многокритериальное оценивание и иерархические классифицирующие деревья
Bibliographic entry
German, O. V. A selection mechanism using multi-criteria evaluation and hierarhical classifying tree for resume data processing = Механизм обработки резюме, использующий многокритериальное оценивание и иерархические классифицирующие деревья / O. V. German, J. O. German, S. Nasr // Системный анализ и прикладная информатика. – 2021. – № 2. – С. 34-38.
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.
Abstract in another language
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.
View/
Collections
- № 2[9]