Selection of Informational Signs for Forecasting Employment of Graduates

УДК 519.67 +004.852

  • N.V. Smykova Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia) Email: n-smykova@mail.ru
  • A.S. Avdeev Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia) Email: ishimael@bk.ru
  • M.V. Guner Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia) Email: horyzont1@mail.ru
Keywords: selection of informative features, gradient boosting, random forest, principal component method

Abstract

The article is devoted to solving the problem of forming the space of information signs for the model of forecasting the employment of graduates by their progress. Several variants of the recognition space were formed using different methods of automated selection of information signs. The evaluation of the informativeness of the signs is understood as determining the extent of their impact on the level of the potential of labor activity of graduates of the university and job applicants.The effectiveness of the methods of automated selection of information features was determined empirically: on the generated samples, training experiments were carried out using gradient boosting and random forests.The greatest accuracy of the forecast was achieved in the formation of the recognition space by means of one-dimensional selection and training by the method of random forests. The results obtained can be used in the development of an automated information system for assessing the potential of work activity of graduates and job applicants.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

N.V. Smykova, Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia)

соискатель кафедры информационных систем в экономике

A.S. Avdeev, Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia)

кандидат технических наук, доцент, декан факультета информационных технологий, заведующий кафедрой информационных систем в экономике

M.V. Guner, Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia)

старший преподаватель кафедры информационных систем в экономике

References

Мутанов Г.М., Мамыкова Ж.Д., Бобров Л.К. Роль и место дата-центра в ИТ-инфраструктуре университета // Вестник НГУ Серия : Информационные технологии. 2014. Т. 12. Вып. 2.

Федотов А.М. и др. Концептуальная модель научно-образовательной информационной системы // Вестник НГУ. Серия : Информационные технологии. 2015. Т. 13. Вып. 3.

Смыкова Н.В., Авдеев А.С., Томашев М.В. Отбор информативных признаков для прогнозирования трудоустройства выпускников вуза // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 12 (90).

Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. СПб., 2013.

Мюллер А. Введение в машинное обучение с помощью Python : руководство для специалистов по работе с данными. М., 2017.

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. СПб., 2018.

Таскин А.С. Тест обобщающей способности линейных методов прогнозирования // Вестник НГУ Серия : Информационные технологии. 2013. Т. 11. Вып. 2.

Анисимов Д.С., Рязанов М.А., Шаповал А.И. Подход к обработке многомерных данных пептидных микрочипов // Известия Алт. гос. ун-та. 2015. № 1/2(85).

Ketkar N. Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction. Bangalore, Karnataka, India. 2017.

Scikit-learn. Machine Learning in Python. URL: http:// scikit-learn.org/stable.

Пальчунов Д.Е., Яхъяева Г.Э. Нечеткие логики и теория нечетких моделей // Алгебра и логика. 2015. T. 54. № 1.

Большакова Е.И. и др. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика. М., 2011.

Published
2020-03-06
How to Cite
Smykova N., Avdeev A., Guner M. Selection of Informational Signs for Forecasting Employment of Graduates // Izvestiya of Altai State University, 2020, № 1(111). P. 128-132 DOI: 10.14258/izvasu(2020)1-22. URL: http://izvestiya.asu.ru/article/view/%282020%291-22.
Section
Математика и механика