ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ МЕТОД ФОРМУВАННЯ ЛЮДСЬКИХ РЕСУРСІВ НА КОРОТКОСТРОКОВИЙ ПРОЕКТ

Автор(и)

  • Христина Володимирівна Ліп’яніна-Гончаренко Західноукраїнський національний університет, Ukraine http://orcid.org/0000-0002-2441-6292

DOI:

https://doi.org/10.24025/2306-4412.3.2022.259775

Ключові слова:

HR, чат-бот, машинне навчання, дерева рішень, ІТ- проект

Анотація

Штучний інтелект, хмарні обчислення, підключені пристрої, автономна мобільність та інші цифрові технології вже змінюють всі галузі суспільства. Це вимагає нового типу управління проектами, який спирається на гнучкі команди між підрозділами та потребує консультантів з навичками, які перевершують просте управління процесами. У статті проведено ґрунтовний аналіз наукових досліджень у сфері використання методів машинного навчання тауправління людськими ресурсами. Розроблено інтелектуальний метод формування короткострокового HR-проекту на основі машинного навчання, що дозволяє скоротити витрати часуна HR і, відповідно, знизить витрати рекрутерів. Представлено розумний чат-бот, який проводить співбесіду з потенційним членом команди. Чат-бот виконує роль HR, який після співбесіди передає дані в базу даних по кожному претенденту. На основі отриманих даних чат-ботвиводить найоптимальніший результат щодо розподілу ролей у команді серед найкращих претендентів.

Біографія автора

Христина Володимирівна Ліп’яніна-Гончаренко, Західноукраїнський національний університет

к.т.н., доцент

Посилання

J. Qin, Y. Liu, and R. Grosvenor, "A categorical framework of manufacturing for Industry 4.0 and beyond", Procedia CIRP, pp. 173-178, 2016. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.08.005

J. Lee, B. Bagheri, and H. An Kao, "A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems", Manufacturing Letters, no. 3, pp. 18-23, 2015.

S. Mellor, L. Hao, and D. Zhang, "Additive manufacturing: A framework for implementation", International Journal of Production Economics, pp. 194-201, 2014. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.07.008

H. Wandke, "Assistance in human–machine interaction: a conceptual framework and a proposal for a taxonomy", Theoretical Issues in Ergonomics Science, vol. 6, no. 2, pp. 129-155, 2005. [Online]. Available: https://doi.org/10.1080/1463922042000295669

B. E. V. Comendador, B. M. B. Francisco, J. S. Medenilla, and S. Mae, "Pharmabot: A pediatric generic medicine consultant chatbot", Journal of Automation and Control Engineering, vol. 3 (2), 2015.

R. B. Mathew, S. Varghese, S. E. Joy, and S. S. Alex, "Chatbot for disease prediction and treatment recommendation using machine learning", in 2019 3rd Int. Conf. on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). doi: 10.1109/icoei.2019.8862707

I. G. Ndukwe, B. K. Daniel, and C. E. Amadi, "A machine learning grading system using chatbots", Artificial Intelligence in Education, pp. 365-368, 2019. doi: 10.1007/978-3-030-23207-8_67

C. S. Rajender Kumar Surana, Shriya, D. B. Gupta, and S. P. Shankar, "Intelligent chatbot for requirements elicitation and classification", in 2019 4th Int. Conf. on Recent Trends on Electronics, Information, Communication & Technology (RTEICT). doi:10.1109/rteict46194.2019.9016907

S. A. Sheikh, V. Tiwari, and S. Singhal, "Generative model chatbot for human resource using deep learning", in 2019 Int. Conf. on Data Science and Engineering (ICDSE). doi: 10.1109/icdse47409.2019.8971795

L. Zhou, J. Gao, D. Li, and H. Y. Shum, "The design and implementation of xiaoice, an empathetic social chatbot", Computational Linguistics, vol. 46 (1), pp. 53-93, 2020.

L. Cui, S. Huang, F. Wei, C. Tan, C. Duan, and M. Zhou, "Superagent: A customer service chatbot for e-commerce websites", in Proc. ACL 2017, System Demonstrations, 2017, July, pp. 97-102.

M. Nuruzzaman, and O. K. Hussain, "IntelliBot: A dialogue-based chatbot for the insurance industry", Knowledge-Based Systems, 105810, 2020. doi: 10.1016/j.knosys.2020.105810

M. Nuruzzaman, and O. K. Hussain, "A survey on chatbot implementation in customer service industry through deep neural networks", in 2018 IEEE 15th Int. Conf. on e-Business Engineering (ICEBE). doi: 10.1109/icebe.2018.00019

Z. Xu, and B. Song, "A machine learning application for human resource data mining problem", Lecture Notes in Computer Science, pp. 847-856, 2006. doi: 10.1007/11731139_99

Q. Wang, B. Li, and J. Hu, "Feature selection for human resource selection based on affinity propagation and SVM sensitivity analysis, in 2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC), 2009. doi:10.1109/nabic.2009.5393596

M. E. Tomassen, "Exploring the black box of machine learning in human resource management: An HR perspective on the consequences for HR professionals", M.S. thesis, University of Twente, 2016.

Z. Chuang, W. Ming, L. C. Guang, X. Bo, and L. Zhi-qing, "Resume parser: Semistructured Chinese document analysis", in Proc. 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering, pp. 12-16, 2009. doi: 10.1109/csie.2009.562.

D. Celik, A. Karakas, G. Bal, C. Gultunca, A. Elci, B. Buluz, and M. C. Alevli, "Towards an information extraction system based on ontology to match resumes and jobs", in Proc. 2013 IEEE 37th Annual Computer Software and Applications Conf. Workshops, pp. 333-338, 2013. doi: 10.1109/compsacw.2013.60.

Y. Wentan, and Q. Yupeng, "Chinese resume information extraction based on semistructured text", in Proc. 2017 36th Chinese Control Conf. (CCC), pp. 11177-11182, 2017. doi: 10.23919/chicc.2017.8029141

P. Das, M. Pandey, and S. S. Rautaray, "A CV parser model using entity extraction process and big data tools", IJ Information Technology and Computer Science, vol. 9, pp. 21-31, 2018.

B. C. L. Tobing, I. R. Suhendra, and C. Halim, "Catapa resume parser", in Proc. 2019 3rd Int. Conf. on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR’2019), pp. 68-74, 2019. doi: 10.1145/3342827.3342832

D. L. Lunsford, "An output model for human resource development analytics", Performance Improvement Quarterly, 2019. doi: 10.1002/piq.21284

Y. Long, J. Liu, M. Fang, T. Wang, and W. Jiang, "Prediction of employee promotion based on personal basic features and post features", in Proc. Int. Conf. on Data Processing and Applications - ICDPA 2018. doi: 10.1145/3224207.3224210

S.-C. Necula, and C. Strîmbei, "People analytics of semantic web human resource résumés for sustainable talent acquisition", Sustainability, vol. 11 (13), p. 3520, 2019. doi: 10.3390/su11133520

M. Armstrong, and S. Taylor. Armstrong's Handbook of Human Resource Management Practice. 13th ed. London, G.B.: Kogan Page; 2014.

J. Hentze, und J. Metzner. Personalwirtschaftslehre 1 - Grundlagen, Personalbedarfsermittlung, -beschaffung, -Aentwicklung und -einsatz. 5th ed. Bern, CH: Haupt Verlag, 1991.

O. Neuberger, Personalwesen 1- Grundlagen, Entwicklung, Organisation, Arbeitszeit, Fehlzeiten. Stuttgart, DE: Ferdinand Enke Verlag, 1997.

H. J. Drumm, Personalwirtschaft. 6th ed. Berlin, DE: Springer-Verlag, 2008.

W. F. Cascio, Managing human resources - Productivity, quality of work life, profits. 7th ed. Boston, USA: McGraw-Hill/Irwin, 2006.

В. М. Жуковська, "Цифрові технології в управлінні персоналом: сутність, тенденції, розвиток", Науковий вісник Міжнар. гум. ун-ту. Серія: Економіка і менеджмент, т. 27 (2), с. 13-17, 2017.

Dialogflow. [Online]. Available: https://dialogflow.com/

J. Liebenberg, M. Huisman, and E. Mentz, "Knowledge and skills requirements for software developer students", Int. Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, vol. 8 (8), pp. 2604-2609, 2014.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-10-21

Як цитувати

Ліп’яніна-Гончаренко, Х. В. (2022). ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ МЕТОД ФОРМУВАННЯ ЛЮДСЬКИХ РЕСУРСІВ НА КОРОТКОСТРОКОВИЙ ПРОЕКТ. Вісник Черкаського державного технологічного університету, (3), 49–58. https://doi.org/10.24025/2306-4412.3.2022.259775

URN