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CISTI'2017 - 12ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

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Mineração de Dados no LinkedIn para Definição do Perfil Profissional com a Ferramenta MineraSkill

As redes sociais são de amplo interesse analítico, uma vez que geram dados intermitentemente e em grande quantidade, além de que, seus dados possuem ampla variedade e são altamente disponíveis. Por meio deles, é desejado extrair conhecimento útil na forma de padrões ou informações que possam ser aplicadas em processos de tomada de decisão. Nesse contexto, identificou-se a carência de métodos que aplicam técnicas de mineração de dados na atividade de análise do perfil de profissionais do mercado de trabalho. O objetivo de tais análises, e também deste trabalho, é de detectar competências que são de maior interesse por serem mais requeridas, ao mesmo tempo em que se identifica sua relação por meio de associações à competências subjacentes. Isto posto, o presente trabalho introduz a metodologia MineraSkill que discorre sobre métodos para inferir sobre o perfil desejado de um candidato à uma vaga de emprego. Para tanto, faz-se uso de detecção de palavras-chave por meio de técnicas de processamento de linguagem natural, além da inferência de regras de associação entre as mesmas. Os resultados constam na forma de um estudo de caso, no qual foi analisado dados provindos do LinkedIn, demonstrando o potencial de analítico da metodologia em indicar competências em ascensão e que são usualmente requeridas em conjunto.

Author(s):

Dayane Caldeira    
UNESP
Brazil

Ronaldo C. M. Correia    
UNESP
Brazil

Gabriel Spadon    
UNESP
Brazil

Danilo M. Eler    
UNESP
Brazil

Celso Olivete-Jr    
UNESP
Brazil

Rogério E. Garcia    
UNESP
Brazil

 

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