Más contenido relacionado Poot_Edward_10296514_BSc_ECB4. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
4)
vacancies,)employers’)have)a)larger)pool)of)applicants)to)choose)from)and)their)vacancies)
have)a)higher)reach.)For)researchers,)identifying)these)alternative)job)titles)provides)a)basis)
for)cross`country)comparisons.)
Keywords:*job)title,)synonyms,)alternatives,)clustering,)text)mining,)machine)learning,)
labelling,)training)set,)skills,)vacancies,)job)offers)
&
&
&
&
&
&
&
&
&
&
&
&
&
&
)
8. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
8)
Furthermore,)the)analysed)vacancies)will)be)a)specific)subset)of)all)available)
vacancies.)By)utilizing)and)filtering)on)the)industry)code,)only)the)IT)industry)is)included)in)
the)analysis)and)only)this)industry)will)be)used)to)try)to)answer)the)research)question.)The)
reason)for)this)is)that)skills)in)the)IT)sector)are)usually)well)defined)and)thus)are)probably)
easier)to)assess)similarity)of.)In)other)sectors)these)skills)may)be)defined)using)a)wide)range)
of)different)words.)In)the)IT)sector)a)skill,)such)as)a)specific)programming)language,)can)often)
not)be)defined)in)terms)other)than)the)name)of)that)programming)language.)
1.3&Structure&of&thesis&
First)a)literature)review)is)conducted)to)present)current)theories)on)the)definition,)
use,)advantages)and)limitations)of)text)mining)and)machine)learning)as)well)as)other)
components)that)are)involved)in)finding)an)answer)to)the)defined)problem.)These)
components)include)the)definition)of)a)skill)and)measures)to)assess)the)overlap)in)skills)
between)distinct)jobs)in)order)to)find)the)synonymous)job)titles.)The)emphasis)is)on)skills)
because)for)the)most)part)jobs)can)be)defined)based)on)their)skill)requirements)according)to)
recent)literature)describing)the)rise)of)the)competency`based)organization)(Lawler,)1993).)
Skills,)viewed)as)being)the)basis)of)a)job,)therefore)may)lead)to)the)identification)of)these)
alternative)job)titles.)
)The)gathered)knowledge)is)then)applied)when)analysing)data)that)is)obtained)from)
online)job)website)UWV.nl.)Furthermore,)the)research)method)and)materials)are)defined,)
explaining)how)each)research)step)can)be)conducted.)In)the)data)analysis)and)results)section)
the)actual)techniques)from)the)machine)learning)and)text)mining)fields)that)are)used)are)
described)step)by)step.)The)final)solution)that)is)derived)is)then)described)in)the)results)
22. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
22)
tasks)T)and)performance)measure)P,)if)its)performance)at)tasks)in)T,)as)measured)by)P,)
improves)with)experience)E".)The)task)in)the)case)of)this)research)is)the)classification)of)a)
sentence,)the)experiences)consist)of)all)training)sentences)provided)and)performance)could)
be)the)amount)of)sentences)classified)correctly)as)compared)to)when)each)sentence)was)
labelled)manually.)
Machine)learning)techniques)can)be)classified)as)involving)supervised)learning)and)
unsupervised)learning)(Russell)&)Norvig,)1995).)Supervised)learning)is)when)‘right’)answers)
are)provided)to)the)algorithm,)such)as)a)training)set.)In)unsupervised)learning)the)algorithm)
is)left)to)detect)certain)patterns)on)its)own)without)something)like)a)training)set)being)
provided)in)advance.)The)first)technique,)supervised)learning,)is)used)for)automatically)
labelling)each)sentence.)Another)way)to)classify)different)machine)learning)techniques)is)by)
looking)at)the)type)of)output)deemed)necessary)(Bishop,)1995).)Common)outputs)are)
regression,)clustering)and)classification.)The)task)of)labelling)each)sentence)is)an)obvious)
classification)task,)hence)the)desired)output)is)a)classification)of)each)sentence.)A)clustering)
machine)technique)will)be)used)for)another)part)of)the)research)process,)as)described)in)the)
next)subsection.)
The)machine)learning)techniques)used)for)extracting)the)skills)are)Latent)Semantic)
Analysis)(LSA),)Restricted)Boltzmann)Machines)(RBM))and)Support)Vector)Machines)(SVM).)
To)account)for)semantic)meaning)of)words)in)certain)context,)latent)semantic)
analysis)is)used.)Latent)semantic)analysis)is)technique)used)for)comparing)the)semantic)
meaning)of)words)by)analysing)the)relation)between)words)(Landauer,)Foltz)&)Laham,)1998).)
From)a)broad)perspective)it)looks)at)each)word)in)a)paragraph)and)counts)the)occurrence)of)
26. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
26)
can)be)classified)as)doing)archival)research,)the)archival)data)being)the)data)collected)from)
several)job)offer)websites.)The)data)used)has)been)collected)for)another)purpose,)thus)it)is)
secondary)data)(Saunders)et)al.,)2009,)p.)256).)Saunders)proposes)three)subgroups)of)
secondary)data,)of)which)the)term)documentary)secondary)data)most)closely)resembles)the)
kind)of)data)used)in)this)research)since)vacancies)are)essentially)documents.)Furthermore,)
the)raw)data)is)pre`processed)thus)it)becomes)compiled)data)(Saunders)et)al.,)2009,)p.)258).)
Archival)research)matches)the)descriptive)nature)of)the)study)because)the)data)set)can)be)
utilized)to)describe)the)presence)of)the)job)title)synonym)phenomenon.)It)also)matches)the)
inductive)nature)of)the)research)since)the)research)question)is)derived)from)the)data)present)
and)not)vice)versa.)
3.8&Data&reliability,&validity,&generalizability&
According)to)Zhang)&)Shaw)(2012))research)methods)must)adhere)to)three)C’s:)
completeness,)clarity)and)credibility.)The)origin)of)the)archival)data)is)given)as)well)as)the)
way)the)data)is)collected)as)well)as)the)type)of)analysis)to)be)conducted.)Also)advantages)
and)limitations)are)presented)as)well)as)sufficient)information)for)someone)to)replicate)the)
study)and)get)the)same)results.)The)code)used)for)clustering)the)data)as)well)as)the)code)for)
the)manual)labelling)tool)will)be)released)publicly.)Making)the)code)open)source)allows)
other)research)to)use)code)and)verify)the)results)of)this)research.)Thus,)it)is)complete.)It)is)
explained)which)steps)the)researcher)has)token)to)alter,)filter)and)pre`process)the)data.)
Thus,)it)is)clarified.)The)approach)followed)to)analyse)the)data)is)explained.)Thus,)it)is)
credible.)
36. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
36)
thought)and)other)measures)used)when)clustering)objects.)For)each)job)offer)the)set)of)
clusters)is)returned)in)which)various)skill)sentences)have)been)placed.)For)example,)the)first)
job)offer)has)sentences)in)clusters)0,)5)and)14.)The)second)job)offer)has)sentences)in)clusters)
0,)7)and)14.)Once)that)is)determined)the)measure)can)be)calculated)by)taking)the)number)of)
unique)clusters)within)the)intersection)of)these)sets)and)dividing)that)by)number)of)clusters)
in)the)union)of)these)sets.)The)intersection)in)this)example)are)the)set)of)clusters)in)which)
both)job)offers)have)sentences)placed,)in)this)case)0)and)14.)The)union)is)the)total)set)of)
unique)clusters)found)in)both)job)offers,)in)this)example)it)consists)of)0,)5,)7)and)14.)The)final)
step)is)dividing)the)number)of)clusters)in)the)intersection)by)the)number)of)clusters)found)in)
the)union,)yielding)2⁄4)or)50)percent.))
The)second)version)of)the)Jaccard)similarity)measure)is)the)generally)accepted)way)of)
calculating)the)measure)when)applied)to)clusters.)The)same)job)offer)example)as)in)the)
previous)paragraph)is)used.)However,)this)time)the)amount)of)sentences)contained)in)each)
cluster)is)considered)in)the)calculation.)Assume)that)the)first)job)offer)has)four)sentences)in)
cluster)0,)two)sentences)in)cluster)14)and)one)sentence)in)cluster)5.)The)second)job)offer)has)
four)sentences)in)cluster)0,)one)sentence)in)cluster)7)and)one)sentence)in)cluster)14.)The)
intersection)is)calculated)by)finding)the)minimum)number)of)cluster)instances)for)each)
cluster)in)the)two)job)offers.)Both)the)first)and)second)job)offer)have)four)sentences)in)
cluster)0.)Therefore,)the)minimum)is)four.)Clusters)5)and)7)are)only)present)in)one)of)the)job)
offer)therefore)the)minimum)is)zero.)The)minimum)of)sentences)in)cluster)14)is)one.)For)the)
union)this)procedure)is)repeated)except)here)the)maximum)number)is)used)instead)of)the)
minimum.)This)yields)four)sentences)in)cluster)0,)two)in)cluster)14,)one)in)cluster)5)and)one)
46. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
46)
References&
Bishop,)C.)M.)(1995).)Pattern)recognition)and)machine)learning)(Vol.)4).)Springer)New)York.)
Bono,)J.)E.,)&)McNamara,)G.)(2011).)Publishing)in)AMJ—Part)2:)Research)design.)Academy)of)
Management)Journal,)54(4),)657–660.)Retrieved)from)
http://amj.aom.org/content/54/4/657.short)
Carnegie)Mellon)University.)(2009).)Distances)between)Clustering,)Hierarchical)Clustering.)
Carnegie)Mellon)University.)Retrieved)from)
http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/350/lectures/08/lecture`08.pdf)
Chen,)E.)(2011,)July)18).)Introduction)to)Restricted)Boltzmann)Machines.)Retrieved)from)
http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction`to`restricted`boltzmann`machines/)
Dallas,)G.)(2013,)June)11).)Big)Data,)Data)Mining)and)Machine)Learning:)Under)the)Hood.)
Retrieved)from)https://georgemdallas.wordpress.com/2013/06/11/big`data`data`
mining`and`machine`learning`under`the`hood/)
Feldman,)R.,)&)Sanger,)J.)(2007).)The)Text)Mining)Handbook:)Advanced)Approaches)in)
Analyzing)Unstructured)Data.)Cambridge)University)Press.)Retrieved)from)
https://books.google.nl/books?hl=nl&lr=&id=U3EA_zX3ZwEC&oi=fnd&pg=PR1&dq=t
ext+mining+similarities&ots=2MzCOeHAMC&sig=LMUASPTXyY4W9xx3VVtlAPApfEc#
v=onepage&q=text%20mining%20similarities&f=false)
Furtmueller,)E.,)Wilderom,)C.,)&)Tate,)M.)(2011).)Managing)recruitment)and)selection)in)the)
digital)age:)e`HRM)and)resumes.)Human)Systems)Management,)30(4),)243–259.)
47. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
47)
Gallivan,)M.,)Truex)III,)D.)P.,)&)Kvasny,)L.)(2002).)An)analysis)of)the)changing)demand)
patterns)for)information)technology)professionals.)In)Proceedings)of)the)2002)ACM)
SIGCPR)conference)on)Computer)personnel)research)(pp.)1–13).)ACM.)
Green,)F.,)&)others.)(2011).)What)is)skill?)An)inter`disciplinary)synthesis.)Centre)for)Learning)
and)Life)Changes)in)Knowledge)Economies)and)Societies.)Retrieved)from)
http://www.llakes.org/wp`content/uploads/2011/02/Green`What`is`Skill`
reduced.pdf)
Hotho,)A.,)Nürnberger,)A.,)&)Paas,)G.)(2005).)A)Brief)Survey)of)Text)Mining.)In)Ldv)Forum)
(Vol.)20,)pp.)19–62).)
InGoedeBanen.nl.)(2009,)August)17).)Cooperation)between)Actonomy)and)InGoedeBanen.nl)
in)the)field)of)multiposting.)Retrieved)from)https://www.ingoedebanen.nl/nieuws/)
Jaccard,)P.)(1901).)Etude)comparative)de)la)distribution)florale)dans)une)portion)des)Alpes)et)
du)Jura.)Impr.)Corbaz.)
Landauer,)T.)K.,)Foltz,)P.)W.,)&)Laham,)D.)(1998).)An)introduction)to)latent)semantic)analysis.)
Discourse)Processes,)25(2`3),)259–284.)Retrieved)from)
http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01638539809545028)
Lawler,)E.)E.)(1994).)From)job`based)to)competency`based)organizations.)Journal)of)
Organizational)Behavior,)15(1),)3–15.)Retrieved)from)
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.331.8503&rep=rep1&typ
e=pdf)
Litecky,)C.,)Aken,)A.,)Ahmad,)A.,)&)Nelson,)H.)(2010).)Mining)for)computing)jobs.)Mining)for)
Computing)Jobs.)http://doi.org/10.1109/MS.2009.150)
48. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
48)
Liu,)L.)C.,)Koong,)K.)S.,)&)Rydl,)L.)(2006).)A)study)of)information)technology)job)skills.)In)37th)
Annual)Southwest)Region)Decision)Sciences)Institute)(SWDSI))Conference,)Oklahoma)
City)(pp.)419–426).)Retrieved)from)
http://www.swdsi.org/swdsi06/proceedings06/papers/mis06.pdf)
Meglio,)D.)E.,)Grassia,)M.,)&)Misuraca,)M.)(2007).)The)Ideal)Candidate.)Analysis)of)
Professional)Competences)through)Text)Mining)of)Job)Offers.)The)Ideal)Candidate.)
Analysis)of)Professional)Competences)through)Text)Mining)of)Job)Offers.)
http://doi.org/10.1007/978`3`7908`1751`5_19)
Mitchell,)T.)M.)(1997).)Machine)learning.)1997.)Burr)Ridge,)IL:)McGraw)Hill,)45.)
Moore,)G.)E.)(1995).)Lithography)and)the)future)of)Moore’s)law.)In)SPIE’s)1995)Symposium)
on)Microlithography)(pp.)2–17).)International)Society)for)Optics)and)Photonics.)
Phillips,)J.)(2013).)Jaccard)Similarity)and)Shingling.)University)of)Utah.)Retrieved)from)
http://www.cs.utah.edu/~jeffp/teaching/cs5955/L4`Jaccard+Shingle.pdf)
Rode,)H.,)Colen,)R.,)&)Zavrel,)J.)(2012).)Semantic)CV)Search)using)Vacancies)as)Queries.)In)
Proceedings)of)the)12th)Dutch`Belgian)Information)Retrieval)Workshop,)Ghent,)
Belgium)(pp.)87–88).)Retrieved)from)
http://dir2012.intec.ugent.be/system/files/proceedings/DIR2012_16_Henning_Rode.
pdf)
Rousseeuw,)P.)J.)(n.d.).)Silhouettes:)a)graphical)aid)to)the)interpretation)and)validation.)
Retrieved)from)
http://www.researchgate.net/profile/Peter_Rousseeuw/publication/222451107_Silh
49. FINDING)JOB)TITLE)SYNONYMS) )
)
)
)
)
49)
ouettes_A_graphical_aid_to_the_interpretation_and_validation_of_cluster_analysis/
links/0deec531491970e5e1000000.pdf)
Russell,)S.)J.,)&)Norvig,)P.)(1995).)Artificial)intelligence:)a)modern)approach.)Englewood)Cliffs,)
N.J:)Prentice)Hall.)
Saunders,)M.,)Lewis,)P.,)&)Thornhill,)A.)(2009).)Research)methods)for)business)students.)
Pearson)Education.)
Smith,)D.,)&)Ali,)A.)(2014).)Analyzing)Computer)Programming)Job)Trend)Using)Web)Data)
Mining.)Analyzing)Computer)Programming)Job)Trend)Using)Web)Data)Mining.)
Retrieved)from)http://iisit.org/Vol11/IISITv11p203`214Smith0494.pdf)
Solka,)J.)L.)(2008).)Text)Data)Mining:)Theory)and)Methods.)Statistics)Surveys,)2(0),)94–112.)
http://doi.org/10.1214/07`SS016)
Spinks,)N.)(2007).)Skill.)In)International)Encyclopedia)of)Organization)Studies)(pp.)1415–
1419).)Thousand)Oaks,)CA:)SAGE.)
Stavrianou,)A.,)Andritsos,)P.,)&)Nicoloyannis,)N.)(2007).)Overview)and)semantic)issues)of)text)
mining.)ACM)Sigmod)Record,)36(3),)23–34.)
Steckerl,)S.)(2011,)July)12).)The)Importance)of)Synonymous)Job)Titles)in)Your)Sourcing.)
Retrieved)from)http://www.sourcecon.com/news/2011/07/12/the`importance`of`
synonymous`job`titles`in`your`sourcing/)
Tijdens,)K.)G.,)De)Ruijter,)J.,)&)De)Ruijter,)E.)(2012).)Measuring)work)activities)and)skill)
requirements)of)occupations:)Experiences)from)a)European)pilot)study)with)a)
web`survey.)European)Journal)of)Training)and)Development,)36(7),)751–763.)
http://doi.org/10.1108/03090591211255575)