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J-GLOBAL ID:202202218288705257   整理番号:22A0650804

ビッグデータ分析によるディジタル駆動タレントの正確な雇用状況指向分析に関する実証的研究【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study on the Precise Employment Situation-Oriented Analysis of Digital-Driven Talents with Big Data Analysis
著者 (2件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,多数の駆動手法を用いて,大きなデータの文脈において,大学院の精密雇用に関する徹底的な研究解析を行った。研究のテキスト情報を,詳細なインタビューを用いて得て,大学生の雇用品質の評価指数システムを,ステップバイステップ符号化法と発根理論を結合することによって構築した。雇用推薦プラットフォーム研究の現状と雇用推薦プラットフォームにおけるビッグデータの応用状況に関する研究を,計量書誌学的手法を用いることによって調査した。そして,Webクローラ技術の革新的利用を用いて,同じタイプの推薦プラットフォームの推薦関数と現状を包括的に理解し,このプラットフォームの研究のための参照を提供した。プラットフォーム要求と全体的設計の予備解析に基づいて,大きいデータ雇用推薦プラットフォームの全体的設計と機能的実用化を,大きいデータクローラ技術,大きいデータアーキテクチャ技術,テキストマイニング技術,データベース技術などを用いて実行した。ユーザ履歴情報に基づく推薦モジュールの構築,リアルタイムユーザオンライン行動データに基づく推薦,およびプラットフォームのすべてを把持する推薦モジュールに関して実施したハイブリッド推薦を,利害関係者展望に基づいて構築した。プラットフォーム構成に基づいて,初期プラットフォーム操作と保全管理機構は,利害関係者の展望から確立した。ピアソン相関係数を用いて,画像とデータの展望から,企業における大学と人材需要における人材供給の現状を客観的に評価した。大きいデータ教育産業の開発状況に関する研究において,Lorenz曲線とGini係数は,それぞれの行政区においてそれらの大学構成容量によって新しい大きいデータ主要部の状態に適合するために使用して,教育レベルによって各々の行政区における主要部設定の合理的適正化のためのデータサポートを提供した。Copyright 2022 Lin Li and Sang-Bing Tsai. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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引用文献 (21件):
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  • G. M. Slavich, S. Taylor, R. W. Picard, "Stress measurement using speech: recent advancements, validation issues, and ethical and privacy considerations," Stress: The International Journal on the Biology of Stress, vol. 22, no. 4, pp. 408-413, 2019.
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  • T. Peele, V. Stoll, A. Stella, "Teachers, researchers, and communities of practice: building a corpus to support graduate education," Journal of Basic Writing, vol. 37, no. 2, pp. 35-56, 2018.
  • J. C. Burns, S. Chakraborty, D. Saint Arnault, "Social media preference and condom use behaviors: an analysis of digital spaces with young african American males," Health Education & Behavior, vol. 48, no. 2, pp. 190-198, 2021.
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