Variantenbildung und Qualitätsmessungen eines Matching-Algorithmus für ein online Jobportal
Type of thesis: Bachelorarbeit / location: Leipzig / Status of thesis: Finished theses
Die fünf größten Internetportale zur Jobsuche in Deutschland (Stand Oktober 2016), StepStone, stellenanzeigen.de, HOTELCAREER, MONSTER und CareerBuilder, setzen alle auf eine stichwortbasierte Suche, bei dem ein Arbeitnehmer, meistens basierend auf einem frei wählbarem Stichwort, z.B. einer Stellenbezeichnung, und einem Wunscharbeitsort passende Stellenangebote vorgeschlagen werden. Das Internetportal BirdieMatch setzt bei der Zusammenführung von Arbeitnehmern und Vakanzen aus der Logistikbranche auf vorgefertigte Fähigkeiten, die mit Hilfe von Experten aus der Logistikbranche entwickelt wurden.
Nach der Anmeldung auf dem Portal müssen die Nutzer einen Fragebogen ausfüllen, in dem sie für sie passende Fähigkeiten auswählen und sonstige Angaben über ihre Ausbildung, Berufserfahrungen und aktuelle Anstellung machen können. Diese Angaben werden mit einem Matching-Algorithmus
verarbeitet. Dieser Algorithmus sucht für Arbeitnehmer passende Vakanzen aus der Plattform und für Vakanzen passende Arbeitnehmer.
In dieser Arbeit wird zuerst die Plattform und den Matching-Algortihmus vorgestellt und danach eine Variante beschrieben und implementiert. Diese Variante wird auf Basis der Nutzerinteraktion auf den
Ergebnissen, mit dem jetzigen Algorithmus verglichen. Aus den Ergebnissen soll eine Aussage darüber getroffen werden, ob die Variante des
Matching-Algorithmus für die Benutzer bessere Ergebnisse liefert als der jetzige Algorithmus.
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