文献

J-GLOBAL ID：201802269108364141   整理番号：18A0196354

linkedinとtwitterデータを用いたキャリア発達に影響を及ぼすのかの理解【Powered by NICT】

Understanding what affects career progression using linkedin and twitter data

著者 (4件)： Pan Yiming (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, USA) ,  Peng Xuefeng (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, USA) ,  Hu Tianran (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, USA) ,  Luo Jiebo (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 2047-2055  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 作業場における競争はますます強かった。人々は,それらのキャリアパスにおける速く動くまで助けることができる促進戦略を模索している。著者らの主な目的は,人格,産業,教育背景影響のような要因を決定するためのキャリアパスであり,最高キャリア第一段階は達することができた。本研究では,ここではジョブタイトルと企業情報に基づくキャリア段階を決定するための新しい方法論を,いくつかの段階から成ることをキャリアの道職業上の成長を表すことができた。ソーシャルメディアからの広範なユーザを解析することにより個人のキャリアパスを彼らの教育背景,ユニークな思考スタイル,関心,および性格であった。著者らの研究は,より速く移動することができ,より高いものは特に類似形質,特性と傾向を共有することを示した。最後に,有望な精度でキャリア進行を予測するための機械学習技法を用いた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *教育 ,  職業
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  キャリアパス ,  *キャリア教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Twitter ,  キャリア発達 ,  理解