A statistical approach to job matching problem via difference metrics and data mining
Fark metriği ve veri madenciliği kullanılarak iş eşleştirme problemine istatistiksel bir yaklaşım
- Tez No: 463549
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM İLK, DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: İş Eşleştirme Programı (İEP), Artırımlı Değişken Seçimini İçeren Kategorik Sınıflama Algoritması (ADSKSA), Bağımsız Ağırlıklandırılmış Değer Fark Metriği (BADFM), Bağımsız Ağırlıklandırılmış Örtüşme Metriği (BAÖM), Eşleştirme, Job Matching Scheme (JMS)
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 159
Özet
Son yıllarda işgücü piyasası vizyonu stok perspektifinden akış perspektifine yönelmiştir. Yüksek gelir grubundaki birçok ülkedeki işgücü piyasası brüt iş akışı çokluğu ile ifade edilmektedir. Büyük iş akışlarından ötürü, iş gücü piyasasındaki işçiler ile açık bulunan iş pozisyonlarını eşleştirme sorunu ortaya çıkmakta ve bu durum, yüksek sayıda açık iş pozisyonu ve işe yerleşemeyen kişilerin var olmasına neden olmaktadır. Doğru işi doğru kişi ile eşleştirmek için literatürde farklı uygulamalar mevcuttur. Bilindiği kadarıyla Türkiye İş Kurumu'nun istatistiksel analiz yöntemleri aracılığı ile geliştirmiş olduğu bir iş eşleştirme programı mevcut değildir. Bu tez çalışmasının temel amacı; Artırımlı Değişken Seçimini İçeren Yeni Bir Kategorik Sınıflama Algoritması (ADSKSA) ve Bağımsız Ağırlıklandırılmış Örtüşme Metriğinin (BAÖM) kullanıldığı puanlama ve sıralama algoritmalarının kombinasyonundan oluşan bir eşleştirme algoritması önererek istatistiksel bir yaklaşım ile iş eşleştirme programı geliştirilmesidir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak bu tez çalışması tüm kategorik veri setlerine uygulanabilir yeni bir değişken seçimi algoritması, Bağımsız Ağırlıklandırılmış Değer Fark Metriği (BADFM) ve Örtüşme Metriğinin (ÖM) modifiye edilmiş bir versiyonunu önermektedir. Bu tez çalışmasında önerilen algoritmalar Türkiye İş Kurumu veri seti ve Kaliforniya Üniversitesi-Irvine Makine Öğrenmesi Deposu veri setlerine uygulanmıştır. Uygulama sonuçları; bu tezde önerilen metriğin literatürdeki metriklere göre daha üstün olduğunu göstermekte ve geliştirilen iş eşleştirme programı, bütün müsait işlerle uygun iş arayanları eşleştirebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Labor market vision has changed from a stock perspective to a flow perspective in the recent years. Majority of labor markets in many high income countries are specified by these gross flows. Due to these large flows, a major issue arises in matching workers and jobs in labour market which results in coexistence of high number of unfilled vacancies and unemployed people. Different approaches are applicable in the literature to match the right candidate with the right job post. Yet, as far as we know a sophisticated statistical analysis or a procedure for employing a Job Matching Scheme (JMS) for Turkish Employment Agency (TEA) does not exist. The main aim of this thesis study is to develop a statistical approach for designing a JMS by proposing a new Classification Algorithm for Categorical Data with Incremental Feature Selection (CACDIFES) and a Matching Algorithm which consists of a combination of scoring and sorting algorithms by using Independently Weighted Overlap Metric (IWOM). Apart from the studies in the literature, this thesis proposes a new Incremental Feature Selection (IFS) algorithm, an Independently Weighted Value Difference Metric (IWVDM) and a modified version of Overlap Metric (OM) which can be applied to any type of categorical data sets. Algorithms proposed in this thesis are applied to TEA data set and data sets obtained from UCI Machine Learning Repository. Experimental results reveal that our proposed metric is superior to previously introduced ones, and our JMS is able to match all vacant jobs with suitable job seekers.
Benzer Tezler
- Takım çalışması esaslı demontaj hattı işgören atama ve dengeleme problemi için oyun teorisi odaklı yaklaşımlar
Game theory-oriented approaches for multi-manned disassembly line worker assignment and balancing problem
YILDIZ KÖSE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ERTEMEL
- Mobbing (duygusal taciz)'in işten ayrılma ve örgütsel bağlılığa olan etkisi: konu ile ilgili bir araştırma
The effect of mobbing on releasing and organizational commitment
GÖZDE ENGİN
- Türkiye'de doğal ve konjonktürel işsizlik bileşenlerinin eşleşme modeli ve akım yaklaşım ile belirlenmesi: Kısa ve uzun dönem etkiler
Decompose of cyclical and structural component of unemployment by matching and flow approach in Turkey: Short and long run effects
MUSTAFA NAL
- Data-driven delay estimation and anomaly detection: A study on European and Turkish air traffic
Veri güdümlü gecikme tahmini ve anomali tespiti: Avrupa ve Türkiye hava trafiği üzerine bir çalışma
MUHAMMET AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. EMRE KOYUNCU