Investigation of labour market using modern data analysis methods

Abstract

Стремительный рост современных цифровых технологий и методов обработки данных значительно сократил время, которое требуется кандидату для того, чтобы ознакомиться с размещенными объявлениями о работе и установить связь с работодателем. Однако с ростом популярности интернет-сервисов по онлайн-рекрутменту увеличилось также количество вакансий. Используя предусмотренный в таких сервисах функционал поиска, составить список наиболее соответствующих навыкам кандидата вакансий является отнюдь не самой простой задачей. В предлагаемой работе представлена рекомендательная система для рынка труда, которая подбирает наиболее подходящие вакансии для пользователя, на основе информации, извлеченной из его резюме. Для построения рекомендательной системы применяется стратегия фильтрации на основе содержимого профиля пользователя и объявлений о работе. В представленной работе была решена задача приведения коллекции данных к виду, удобного для последующего анализа с помощью программных средств. Для достижения этой цели применялись методы из области обработки естественного языка. Благодаря добавлению системы онтологии, была решена одна из насущных проблем рекомендательных систем, а именно проблема синонимии. Для представления документов используется векторная модель, поэтому определение схожести резюме и конкретной вакансии вычисляется на основе близости двух векторов в векторном пространстве. Предлагаемая в данной работе рекомендательная система для рынка труда показала хорошие результаты.

The rapid growth of modern digital technologies and data processing methods significantly shortened the time that is required for the candidate to familiarize himself with posted job advertisements and establish contact with the employer. However, as the popularity of Internet services in online recruitment has increased, the number of vacancies has also increased. Using the search functionality provided in such services, it is by no means the simplest task to compile a list of the vacancies most relevant to the candidate's skills. The proposed work presents a recommendation system for the labor market, which selects the most suitable vacancies for the user, based on the information extracted from his resume. To build a recommendation system, we apply a filtering strategy based on the content of the user profile and job ads. In the presented work, the task was to bring the collection of data to a form convenient for subsequent analysis with the help of software. To achieve this goal, methods were applied from the field of natural language processing. Thanks to the addition of the ontology system, one of the most urgent problems of the advisory systems was solved, namely the problem of synonymy. To represent documents, a vector model is used, so determining the similarity of a resume and a specific vacancy is calculated on the basis of the proximity of two vectors in the vector space. The recommended system for the labor market in this work has shown good results.