O algoritmo PageRank aplicado a redes de recomendações para seleção de recursos humanos

• Main Author: Fernandes, David Paiva
• Publication Date: 2018
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.2/7552
• topic: PageRank (algoritmo); Rede de recomendações; Recursos humanos; Seleção de pessoal; Data mining; Human resources; Recommendations network; Multi-criteria; PageRank

Um dos principais desafios encontrados num processo de recrutamento de recursos humanos prende-se com a dificuldade prática de analisar de forma objetiva todos os candidatos. A grande quantidade de curricula vitae normalmente envolvida num processo deste tipo dificulta, quando não impede mesmo, uma leitura completa e, portanto, uma análise detalhada. Neste trabalho procura mostrar-se a aplicabilidade do algoritmo PageRank a redes de recomendações profissionais entre pares no âmbito de processos de recrutamento de recursos humanos. Assim, através de técnicas de data-mining, procedeu-se à extracção de dados de teste do conteúdo HTML de páginas de alguns profissionais registados no site LinkedIn, concretamente as recomendações efectuadas por cada um para um conjunto de outros profissionais por especialidade. Com os dados extraídos contruiram-se redes de recomendações por especialidade, em que os vértices são os profissionais analisados e os arcos são as relações de recomendação, redes sobre as quais se aplicou o algoritmo PageRank para classificação ordenada de cada profissional por especialidade. A extensão para várias especialidades é realizada através de um algoritmo de avaliação multicritério que, aplicado aos valores de PageRank, possibilita a classificação de um profissional tendo em conta mais do que uma especialidade.