論文の概要: Personality Detection of Applicants And Employees Using K-mode Algorithm And Ocean Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14675v1
• Date: Tue, 27 Dec 2022 11:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 02:42:21.927250
• Title: Personality Detection of Applicants And Employees Using K-mode Algorithm And Ocean Model
• Title（参考訳）: kモードアルゴリズムと海洋モデルを用いた応募者および従業員のパーソナリティ検出
• Authors: Binisha Mohan, Dinju Vattavayalil Joseph, Bharat Plavelil Subhash
• Abstract要約: 応募者の性格タイプを特定するモデルが作成され、雇用主は、人の表情を調べ、スピーチのイントネーションを調べ、再開することで、適格な候補者を見つけることができる。 各質問に対する従業員の態度と行動が調査され、分析されている。 K-Modesクラスタリングは、仕事のプレッシャー、労働環境、同僚との関係など、従業員の幸福度を予測するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The combination of conduct, emotion, motivation, and thinking is referred to as personality. To shortlist candidates more effectively, many organizations rely on personality predictions. The firm can hire or pick the best candidate for the desired job description by grouping applicants based on the necessary personality preferences. A model is created to identify applicants' personality types so that employers may find qualified candidates by examining a person's facial expression, speech intonation, and resume. Additionally, the paper emphasises detecting the changes in employee behaviour. Employee attitudes and behaviour towards each set of questions are being examined and analysed. Here, the K-Modes clustering method is used to predict employee well-being, including job pressure, the working environment, and relationships with peers, utilizing the OCEAN Model and the CNN algorithm in the AVI-AI administrative system. Findings imply that AVIs can be used for efficient candidate screening with an AI decision agent. The study of the specific field is beyond the current explorations and needed to be expanded with deeper models and new configurations that can patch extremely complex operations.
• Abstract（参考訳）: 行動、感情、動機、思考の組み合わせは個性と呼ばれる。 候補者を効果的に選別するために、多くの組織は人格予測に頼っている。 必要な人格選好に基づいて応募者をグループ化することで、希望する職務記述のベスト候補を採用または選別することができる。 応募者のパーソナリティタイプを識別するためにモデルが作成され、雇用主は人の表情、スピーチイントネーション、履歴書などを調べることで適格な候補者を見つけることができる。 さらに、従業員の行動の変化を検出することを重視する。 各質問に対する従業員の態度と行動が調査され、分析されている。 本稿では, avi-ai管理システムにおける海洋モデルとcnnアルゴリズムを用いて, 雇用圧力, 作業環境, 仲間との関係など, 従業員の幸福度を予測するkモードクラスタリング手法を提案する。 AVIsはAI決定エージェントによる効率的な候補スクリーニングに使用できることを示している。 特定の分野の研究は現在の調査以上のもので、より深いモデルと非常に複雑な操作をパッチできる新しい構成で拡張する必要がある。

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