論文の概要: Turtle Score -- Similarity Based Developer Analyzer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04876v1
• Date: Tue, 10 May 2022 13:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 14:35:55.327601
• Title: Turtle Score -- Similarity Based Developer Analyzer
• Title（参考訳）: Turtle Score - 類似性に基づく開発者アナライザ
• Authors: Sanjjushri Varshini, Ponshriharini V, Santhosh Kannan, Snekha Suresh, Harshavardhan Ramesh, Rohith Mahadevan, Raja CSP Raman
• Abstract要約: この研究は、会社に完全に適合する候補を見つけるために、説得力のある結果を理解し、分析し、自動生成することを目的としている。 データは、IT領域で働く各従業員に対して、パフォーマンス指標に焦点を当てて検査され、収集されます。 同じような性格の人と働くと、特定の労働者の効率性と能力が高くなることが証明されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In day-to-day life, a highly demanding task for IT companies is to find the right candidates who fit the companies' culture. This research aims to comprehend, analyze and automatically produce convincing outcomes to find a candidate who perfectly fits right in the company. Data is examined and collected for each employee who works in the IT domain focusing on their performance measure. This is done based on various different categories which bring versatility and a wide view of focus. To this data, learner analysis is done using machine learning algorithms to obtain learner similarity and developer similarity in order to recruit people with identical working patterns. It's been proven that the efficiency and capability of a particular worker go higher when working with a person of a similar personality. Therefore this will serve as a useful tool for recruiters who aim to recruit people with high productivity. This is to say that the model designed will render the best outcome possible with high accuracy and an immaculate recommendation score.
• Abstract（参考訳）: 日々の生活の中で、IT企業にとって非常に要求の多いタスクは、企業の文化に適合する適切な候補を見つけることです。 この研究は、会社にぴったり合う候補者を見つけるために、説得力のある成果を理解、分析、自動生成することを目的としています。 データは、IT領域で働く各従業員のパフォーマンス指標に注目して収集される。 これは多目的性と焦点の広い視野をもたらすさまざまなカテゴリに基づいて行われる。 このデータに対し,学習者分析は機械学習アルゴリズムを用いて学習者類似性と開発者類似性を取得し,同一の作業パターンを持つ人をリクルートする。 同様の性格の人と作業する場合、特定の労働者の効率と能力が高くなることが証明されている。 そのため、生産性の高い人材を募集する採用者にとって有用なツールとなる。 これは、設計したモデルが、高い精度と不正確な推奨スコアで、可能な限りの最良の結果をもたらすことを意味する。

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