ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА K-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ (K-NN) ДЛЯ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Кундуз Медетова

Авторы

Кундуз Медетова Ташкентский университет информационных технологий имени Мухаммада ал-Хоразмий

Ключевые слова:

метод k-ближайших соседей, подбор персонала, HR-аналитика, машинное обучение, кандидаты, вакансии

Аннотация

В данной научной статье рассматривается применение метода k-ближайших соседей (k-NN) в сфере подбора персонала. Метод k-NN, изначально разработанный в области машинного обучения, находит свое применение в HR-аналитике для определения соответствия кандидатов требованиям вакансии. В статье представлен обзор современных подходов и перспектив использования k-NN в подборе персонала, а также приводятся результаты исследований и кейс-стадии, демонстрирующие эффективность данного метода

Библиографические ссылки

Zhang, H., & Zhao, H. (2018). A review of heterogeneous face recognition. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 28(11), 3169-3181.

Jain, A., & Duta, N. (2018). An overview of employee recruitment and selection in the HRM process. In Handbook of Research on Cross-Cultural Business Education (pp. 81-102). IGI Global.

Дмитриев, И. С. (2020). Использование метода k-ближайших соседей в системе подбора и адаптации персонала на предприятиях России. Вестник Московского университета, (5), 145-155.

Завьялова, Е. А., & Смирнов, В. С. (2018). Применение алгоритма k-ближайших соседей для оценки качества подбора персонала в российских компаниях. Экономика и управление, (3), 47-52.

Карминский, А. М. (2017). Анализ эффективности метода k-ближайших соседей в задачах подбора персонала в российских организациях. Управление персоналом, (2), 67-72.

Рыбин, И. В. (2019). Сравнительный анализ методов машинного обучения для задачи подбора персонала в российских компаниях. Информационные технологии в образовании и науке, (1), 42-49.

Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2012). Pattern classification (2nd ed.). Wiley.

Селезнев, А. В. (2020). Применение метода k-ближайших соседей в системе подбора персонала на предприятиях России. Экономические науки, (2), 84-92.

Бурмистрова, А. М. (2019). Применение метода k-ближайших соседей для анализа эффективности подбора персонала в российских компаниях. Вестник Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова, (2), 127-138.

Alakhutdinov, R., & Hinton, G. E. (2009). Deep Boltzmann machines. In International conference on artificial intelligence and statistics (AISTATS), 448-455. [URL: http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v5/salakhutdinov09a.html]

Mo’minov B., Egamberdiyev E. MULTITIPLI MA’LUMOTLARGA INTELLEKTUAL ISHLOV BERISH //DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 43-46.