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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Extending Knowledge-Based Profile Matching in the Human Resources Domain

verfasst von : Alejandra Lorena Paoletti, Jorge Martinez-Gil, Klaus-Dieter Schewe

Erschienen in: Database and Expert Systems Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In the Human Resources domain the accurate matching between job positions and job applicants profiles is crucial for job seekers and recruiters. The use of recruitment taxonomies has proven to be of significant advantage in the area by enabling semantic matching and reasoning. Hence, the development of Knowledge Bases (KB) where curricula vitae and job offers can be uploaded and queried in order to obtain the best matches by both, applicants and recruiters is highly important. We introduce an approach to improve matching of profiles, starting by expressing jobs and applicants profiles by filters representing skills and competencies. Filters are used to calculate the similarity between concepts in the subsumption hierarchy of a KB. This is enhanced by adding weights and aggregates on filters. Moreover, we present an approach to evaluate over-qualification and introduce blow-up operators that transform certain role relations such that matching of filters can be applied.

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Metadaten
Titel
Extending Knowledge-Based Profile Matching in the Human Resources Domain
verfasst von
Alejandra Lorena Paoletti
Jorge Martinez-Gil
Klaus-Dieter Schewe
Copyright-Jahr
2015
Buch
Database and Expert Systems Applications

Print ISBN: 978-3-319-22851-8

Electronic ISBN: 978-3-319-22852-5

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-22852-5_3

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