Geri Dön

Performance evaluation of matching algorithms in a recruiment platform: Multi-criteria decision-making approach

Bir işe alım platformunda eşleştirme algoritmalarının performanslarının değerlendirilmesi: Çok kriterli karar verme yaklaşımı

  1. Tez No: 868718
  2. Yazar: OSMAN KAVAFOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN EKİZLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneticiler İçin Karar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Gelişen teknoloji ve imkanlar insan kaynakları yönetiminin organizasyonlar için önemini ve değerini artırmıştır. İnsan kaynakları yönetimi personel seçimi, maaş yönetimi, performans yönetimi, çalışanlara sağlanan faydaların yönetimi, çalışanların gelişimi ve eğitimlerinin yönetimi, strateji yönetimi, iş pazarı analizini ve personel kazanımı ve çıkışı fonksiyonlarını içermektedir. Bu tezde insan kaynakları yönetiminin personel seçimi fonksiyonunun üzerinde durulmuştur. İnsan kaynakları teknolojileri, süreçlerini iyileştirmek ve kolaylaştırmak için yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerini uygulayan hızlı büyüyen bir sektör haline gelmiştir. Eşleştirme algoritmaları işe alım fonksiyonunu kolaylaştırmak amacıyla adaylarla iş ilanlarını eşleştirmeyi hedefleyen yapay zeka çözümleridir. Bu tezin amacı bir işe alma platformunda, iş arayan adaylarla ilanları eşleştirmek için kullanılabilecek eşleştirme algoritmalarının, uzmanların gözünden belirli kriterlere göre önemini araştırmak ve performanslarını değerlendirmektir. Bu amaç doğrultusunda bir işe alma platformunda, alanında uzman olan pazarlama, satış, ürün, müşteri deneyimi ve yazılım geliştirme departmanlarının yöneticilerine alternatif algoritmaların ve kriterlerin önem derecelerinin tespiti için ölçek çalışması yapılmıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP, SWARA, VIKOR ve WASPAS metotları ile analiz edilmiş, Kendall uyum katsayısı ile istatiksel olarak test edilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında kriterlerin uzmanlara göre önem dereceleri AHP ve SWARA metotu ile belirlenmiştir. İkinci aşamasında VIKOR ve WASPAS yöntemleri ile karşılaştırmalı olarak bu kriterlere göre uzmanların eşleştirme algoritmalarına dair tercihleri sıralanmıştır. Kullanılan metotların sıralama sonuçlarına bir değişikliğe sebep olup olmadığını belirlemek amacıyla Kendall uyum katsayısı yöntemi uygulanmıştur. Yapılan analiz sonucunda çalışmaya katılan uzmanlara göre en önemli kriter Kullanıcı Memnuniyeti kriteri olurken, seçilen kriterlere göre en önemli algoritma ise Doğal Dil İşleme temelli eşleştirme algoritması olmuştur. Kullanılan metotlardan bağımsız olarak bu veri setiyle aynı sonucun elde edileceği Kendall'ın uyumluluk testinin sonucu olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Development of the technology and resources have increased the importance and value of human resources management for organizations. Human resources management encompasses functions such as recruitment and selection of staff, wage administration, performance management, benefits governance, professional growth and education, strategic human resources management, job market analysis, and staff retention and separation. This thesis focuses on the recruitment function of human resources management. Human resources technologies have become a fast-growing industry, applying artificial intelligence and machine learning solutions to improve and facilitate its processes. Matching algorithms are artificial intelligence solutions that aim to match job listings with candidates in order to facilitate the recruitment function. The aim of this thesis is to investigate and evaluate the importance and performance of algorithms that can be used to match listings with job seekers on a recruitment platform, based on the selected criterion and the data sourced from the perspective of subject-matter experts. To this end, on a recruitment platform, managers of marketing, sales, product, customer experience and software development departments who are experts in the field have been scaled to identify the importance of alternative algorithms and criterion. The data obtained were analyzed using the AHP, SWARA, VIKOR and WASPAS methods of multi-critical decision-making and statistically tested with Kendall's Coefficient of Concordance. In the first stage of the study, the importance levels of the criteria according to subject-matter experts were determined by the AHP and SWARA methods. In the second step, with comparison, preferences of subject-matter experts for matching algorithms regarding the criteria are ranked utilizing VIKOR and WASPAS methods. In order to determine whether utilized methods caused any difference in ranking results, Kendall's Coefficient of Concordance test is applied. As a result of the analysis, according to the experts participating in the study, the most important criterion was the User Satisfaction, while the best algorithm regarding the criteria in the study was Natural Language Based matching algorithm. Kendall's Coefficient of Concordance showed that despite different MCDM methods, with this data set, results would be the same.

Benzer Tezler

  1. Pararlel processing applications of string search algorithms on a transputer based network

    Dizi arama algoritmalarının transputer tabanlı bir şebeke üzerinde koşut işleme uygulamaları

    RÜŞTÜ MURAT TİRYAKİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMİH BİLGEN

  2. The Performance evaluation of low level algorithms for document processing

    Belge işleme alt düzey algoritmalarının başarım değerlendirmesi

    ALİ TOYGAR ABAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  3. Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı

    Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system

    DENİZ IŞIL ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN

  4. Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak kaynak kısıtlı bilgi teknolojisi projelerinin çizelgelenmesi

    Resource-constrained information technologies project scheduling using meta-heuristic algorithms

    GÖKÇE ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEYDA ŞEN

  5. Depth map extraction using structured light

    Yapılandırılmış ışık kullanılarak derinlik haritası çıkarılması

    ALHARETH MUTHANA BASHEER ALTALIB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN