Building and Analyzing a Skills Graph Built Using Vacancy Data from Job Portals
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-191-202Keywords:
intelligent educational ecosystem, skill graphs, graph theory, gephi, pythonAbstract
In this paper, the authors consider the process of building and analyzing an improved skills graph using vacancies data from online job search portals with the example of an online resource HeadHunter.ru. The collected skills data may be incorrect or duplicated, so the authors propose a methodology for cleaning and pre-processing the collected data. The authors describe improvements to the algorithm for constructing the skills graph. These improvements involve statistical information about vacancies and required skills to determine the weight characteristics of the graph edges. Next, the metrics of the resulting improved graph can be calculated to make a comparative analysis between improved and default skill graphs.
Downloads
References
Абрамов А.О., Филатов К.М., Перегримов А.М., Боганюк Ю.В. 2021. Разработка сервиса для определения актуальных групп навыков специалиста на основе текстов вакансии. Математическое и информационное моделирование: Материалы Всероссийской конференции молодых ученых, Тюмень, 17–21 мая 2021 года. Тюмень: Тюменский государственный университет, 54-64.
Батура Т.В. 2012. Методы анализа компьютерных социальных сетей. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 10(4): 13-28.
Глебова Е.В., Иванченко П.П., Анохин А.С. 2021. Идентификация требований к профессиональным навыкам выпускников направления 27.03.01 «Стандартизация и метрология» на основе анализа он-лайн сервисов, специализирующихся на поиске вакансий. Инновационное развитие рыбной отрасли в контексте обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации: Материалы IV Национальной научно-технической конференции, Владивосток, 18 декабря 2020 года. Владивосток: Дальневосточный государственный технический рыбохозяйственный университет, 184-188.
Оболенский Д.М., Шевченко В.И. 2019. Интеллектуальные образовательные экосистемы // Сб. науч. тр. междунар. науч.-техн. конф. «DICTUM - FACTUM: от исследований к стратегическим решениям». Севастополь. С. 162-171. DOI: 10.32743/dictum-factum.2020.162-1714е4
Оболенский Д.М., Шевченко В.И. 2020. Концептуальная модель интеллектуальной образовательной экосистемы. Экономика. Информатика. 47(2): 390–401. DOI: 10.18413/2687-0932-2020-47-2-390-401.4е4е
Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата): приказ Министерства образования и науки РФ от 12 января 2016 г. №5
Aggarwal C. 2011. Social Network Data Analytics, Springer.
Blondel V., Guillaume J., Lambiotte R., Lefebvre E. 2008. Fast unfolding of communities in large networks, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 10, 1000-1012
Borgatti P., Everett G., Johnson C. 2013. Analyzing Social Networks, SAGE Publ.
Brandes U. 2001. A Faster Algorithm for Betweenness Centrality, Journal of Mathematical Sociology, 25(2), 163-177
Brin S, Page L. 1998. The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, Proceedings of the seventh International Conference on the World Wide Web (WWW1998), 107-117
Clauset A., Newman M. E., Moore C. 2004. Finding community structure in very large networks, Phys. Rev. E, 70:6, 066111
Gephi – The Open Graph Viz Platform. 2017. URL: https://gephi.org/.
Graph Data Platform | Graph Database Management System | Neo4j. 2021. URL: https://neo4j.com/
HeadHunter - Rabota v Moskve, poisk personala i publikatsiya vakansii. (2021). URL: https://hh.ru/.
Kleinberg J. 1999. Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment. Journal of the ACM 46(5): 604-632.
Kolomeychenko M.I., Polyakov I.V., Chepovskiy A.A., Chepovskiy A.M. 2019. Detection of Communities in a Graph of Interactive Objects. Journal of Mathematical Sciences. 237(3): 426-431. DOI 10.1007/s10958-019-04168-2.
Lambiotte R., Delvenne J., Barahona M. 2009. Laplacian Dynamics and Multiscale Modular Structure in Networks.
Palla G., Derenyi I., Farkas I., Vicsek T. 2005. Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society, Nature, 435, 814–818
Skobtsov Y.A., Obolensky D.M., Shevchenko V.I., Chengar O.V. 2022. Building And Analysing A Skills Graph Using Data From Job Portals. In I. Kovalev, & A. Voroshilova (Eds.), Economic and Social Trends for Sustainability of Modern Society (ICEST-III 2022), vol 127. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences (pp. 147-162). European Publisher. https://doi.org/10.15405/epsbs.2022.08.17
Tarjan R. 1972. Depth-First Search and Linear Graph Algorithms, SIAM Journal on Computing, 1(2), 146–160.
Abstract views: 126
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2023 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
