Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:2205.04876

帮助 | 高级搜索

统计学 > 机器学习

arXiv:2205.04876 (stat)
[提交于 2022年5月10日 ]

标题: 基于相似性的开发者分析器 -- Turtle Score

标题: Turtle Score -- Similarity Based Developer Analyzer

Authors:Sanjjushri Varshini, Ponshriharini V, Santhosh Kannan, Snekha Suresh, Harshavardhan Ramesh, Rohith Mahadevan, Raja CSP Raman
摘要: 在日常生活中,对IT公司而言,一个极具挑战性的任务是找到符合公司文化的合适候选人。 本研究旨在理解、分析并自动生成令人信服的结果,以寻找完全适合公司的候选人。 针对从事IT领域的每位员工,收集并检查其绩效指标相关数据。 这基于多个不同类别进行,从而带来多样性和广泛的视角。 针对这些数据,使用机器学习算法进行学习者分析,以获得学习者相似性和开发人员相似性,从而招募具有相同工作模式的人。 事实证明,当与性格相似的人一起工作时,特定工人的效率和能力会更高。 因此,这将为那些希望招募高生产力人才的招聘人员提供有用的工具。 也就是说,设计的模型将以高准确率和无懈可击的推荐分数提供最佳结果。
摘要: In day-to-day life, a highly demanding task for IT companies is to find the right candidates who fit the companies' culture. This research aims to comprehend, analyze and automatically produce convincing outcomes to find a candidate who perfectly fits right in the company. Data is examined and collected for each employee who works in the IT domain focusing on their performance measure. This is done based on various different categories which bring versatility and a wide view of focus. To this data, learner analysis is done using machine learning algorithms to obtain learner similarity and developer similarity in order to recruit people with identical working patterns. It's been proven that the efficiency and capability of a particular worker go higher when working with a person of a similar personality. Therefore this will serve as a useful tool for recruiters who aim to recruit people with high productivity. This is to say that the model designed will render the best outcome possible with high accuracy and an immaculate recommendation score.
评论: 10页,3个图
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2205.04876 [stat.ML]
  (或者 arXiv:2205.04876v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04876
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Raja CSP Raman [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2022 年 5 月 10 日 13:22:11 UTC (287 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
stat.ML
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2022-05
切换浏览方式为:
cs
cs.LG
stat

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号