Modelo de selección de candidatos usando técnicas de Machine Learning y tecnología Blockchain
En consecuencia de la creciente necesidad en las empresas de fortalecer el área de recursos humanos para el proceso de reclutamiento, en el presente trabajo se propone el diseño de un modelo basado en machine learning este enfoque implicó la integración de algoritmos de agrupamiento y clasificación,...
- Autores:
-
Arias Rojas, Josefina
Deantonio Saenz, Yesenia
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano
- Repositorio:
- Alejandría Repositorio Institucional
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:alejandria.poligran.edu.co:10823/7551
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10823/7551
- Palabra clave:
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Reclutamiento
Cadenas de bloques - bases de datos
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En consecuencia de la creciente necesidad en las empresas de fortalecer el área de recursos humanos para el proceso de reclutamiento, en el presente trabajo se propone el diseño de un modelo basado en machine learning este enfoque implicó la integración de algoritmos de agrupamiento y clasificación, con base en el nivel de conocimiento de las habilidades técnicas de los posibles candidatos, de manera que se logró realizar un análisis de resultados del proceso de agrupamiento que luego se tuvo encuentra para el modelo de clasificación del candidato con el nivel de habilidad respectivamente, este proceso es crucial para que exista una categorización de los posibles candidatos, facilitando la selección de personal a perfiles específicos de la empresa; una vez realizada la clasificación del candidato pre seleccionado y garantizando la integridad y transparencia de los datos, se implementó un contrato inteligente con basado en la tecnología blockchain como etapa final del proceso. |
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Madrid: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM). doi:https://oa.upm.es/58156 Caballero, J., Martinez, C., & Ballesteros, F. (n.d.). INSPECCIONES POR ULTRASONIDOS ORIENTADAS POR LOS DATOS PARA MATERIALES COMPUESTOS. Madrid: REVISTA DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA DE MATERIALES. Chiavenato, A. (2011). Administración de recursos humanos: El capital humano de las organizaciones. University of Los Angeles: McGRAW-HILL/INTERAMERICANA. Chiavenato, I. (2009). Gestión de Recursos Humanos. (E. E. Ltda, Ed.) The McGraw-Hill . Corral, F. (2007). Reclutamiento y Selección por Competencias. EScuela de Negocios. Caracas-Venezuela: eoiamérica. Diaz-Romero, S., & Sanyer Mosquera, W. (2021). “Selección de candidatos para encuestas mediante técnicas de machine learning”. Guayaquil - Ecuador: https://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54068. doi:https://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54068 Emilio. (2020, Julio 28). Introducción a Knime. Retrieved from TodoBI Business Intelligence, stratebi open business intelligence: https://todobi.com/introduccion-a-kine/ García-Bermejo, P. (2022). Data Science y KNIME, combinación perfecta para el éxito en la toma de desiciones. Universitat Oberta de Catalunya (UOC). doi:http://hdl.handle.net/10609/138786 García-Cambronero, C., & Gomez-Moreno, I. (2006). Algoritmos de aprendizaje: knn & kmeans. UniversidadCarlosIIIdeMadrid, Madrid. Golosova, J., & Romanovs, A. (2018, December 30). IEEE Xplore. doi:10.1109/AIEEE.2018.8592253 Gonzalez-Perez, M.-A. (2018, Noviembre 17). Blockchain: más que transparencia y descentralización. doi:http://hdl.handle.net/10784/24560 Guerrero Barrera, E. (2017). "PRINCIPALES ESTRATEGIAS DE AFRONTAMIENTO DE ESTRÉS LABORAL EN LOS PROCESOS DE RECLUTAMIENTO MASIVO, SEGÚN LA PERCEPCIÓN DE UN GRUPO DE ENCARGADOS DE DOTACIÓN DE PERSONAL.". GUATEMALA DE LA ASUNCIÓN: UNIVERSIDAD RAFAEL LANDÍVAR. Hernández-Martinez, L. (2020). El reclutamiento 4.0 en la era digital: La selección de talento y el marketing digital. Universidad Zaragoza, Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos. ZAGUAN Repositorio Institucional de Documentos. doi:https://zaguan.unizar.es/record/101929 Hinestroza-Ramírez, D. (2018). El Machine Learning a través de los tiempos, y los aportes a la humanidad. Universidad Libre Seccional de Pereira, Pereira. doi:https://hdl.handle.net/10901/17289 IEEE. (2016). IEEE Xplore. doi:10.1109/SP.2016.55. Jacanamejoy-Jamioy, C.-A., Forero-Vargas, M.-G., & Tavera-Bucurú, W. (2019). NUEVO MÉTODO PARA EL SEGUIMIENTO DE LA EVOLUCIÓN DE LOS ESTUDIANTES BASADOS EN TÉCNICAS DE AGRUPAMIENTO. Universidad de Ibagué. Ibagué, Colombia: eiei Encuentro Interncacional de Educación en Ingeniería ACOFI. doi:https://doi.org/10.26507/ponencia.37 Jumbo-Quichimbo, G.-N. (2019). La inteligencia artificial y su impacto en los procesos de selección. Universidad Internacional de la Rioja Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos. Loja-Ecuador: Reunir, Repositorio Digital. doi:https://reunir.unir.net/handle/123456789/8166 Knirsch, F., & Unterweger, A. (2019, March 11). Implementing a blockchain from scratch: why, how, and what we learned. doi:https://link.springer.com/article/10.1186/s13635-019-0085-3 LegalTech news. (2018). A Brief History of BlockcHAin. ALM, 1 - 2. doi:chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://pbwt2.gjassets.com/content/uploads/2018/05/010051804-Patterson2.pdf Lopez Gumucio, J. (2010). LA SELECCIÓN DE PERSONAL BASADA EN COMPETENCIAS Y SU RELACIÓN CON LA EFICACIA ORGANIZACIONAL. Sistema de Información Científica Redalyc. Retrieved from https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=425941230007 Lotito Catino, F. (2015). Test psicológicos y entrevistas: usos y aplicaciones claves en el proceso de selección e integración de personas a las empresas. RAN Revista Academia & Negocios. Retrieved from https://revistas.udec.cl/index.php/ran/article/view/3005/3101 Maisueche-Cuadrado, A. (2019). Utilización del Machine Learning en la industria 4.0. Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierias Industriales. doi:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37908 Monje López, R. (2021). Algoritmo Jerárquico Aglomerativo Paralelo para la. UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MORELOS. CUERNAVACA: UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MORELOS. Retrieved from http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/1672 Pascual, D., Pla, F., & Sánchez, S. (2007). Algoritmos de agrupamiento. Método Informáticos Avanzados. Universidad de Oriente, Santiago de Cuba. Pastor-Martínez, M.-Á. (2020). RECLUTAMIENTO 4.0. Universidad de Jaén, Facultad de Ciencias Soaciales y Jurídicas. doi:https://hdl.handle.net/10953.1/12816 Puyol-Moreno, J. (2014). UNA APROXIMACIÓN A BIG DATA - AN APPROACH TO BIG DATA. Revista de deRecho UNed. Rebafka, T. (2023). Model-based clustering of multiple networks with a hierarchical algorithm. Sorbonne University. Research Square. doi:https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2494480/v1 Rojko, A. (2017). Industry 4.0 Concept: Background and Overview. International journal of interactive mobile technologies. Retrieved from https://web.s.ebscohost.com/abstract?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=18657923&AN=124305798&h=36NYn1k0amLuIFp6mHgUkdEUF8d26sm9DweV8gmEdfqGrVVzIcdwrQcobYNDvfGTvZYZ%2fcDvHCQeD%2fvsaZkw2w%3d%3d&crl=c&resultNs=AdminWebAuth&resultLoca Romero, M. (2023). PROCESO DE SELECCIÓN DE PERSONAL: IMPLICANCIAS DE LA INCORPORACIÓN DE TECNOLOGÍA EN EL PROCESO. Montevideo. doi:https://hdl.handle.net/20.500.12008/39061 Salazar, J., & Silvestre, S. (2017). Internet de las cosas. České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická. Salgado, J., & Peiro, J. (2008). Psicología del trabajo, las organizaciones y los recursos humanos en España. Papeles del Psicólogo. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77829101 Sandoval, L.-J. (2018). ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA ANÁLISIS Y PREDICCIÓN DE DATOS. REVISTA TECNOLÓGICA N° 11. doi:http://redicces.org.sv/jspui/handle/10972/3626 Sapriani, G., Iwan, P., Windo, & Erlinawaty. (2021). Student Grouping Based on Final Exam Values of the Courses with the K-Means Classification Method Using KNIME. Internet of Things and Artificial Intelligence Journal,, 114-119. doi:https://doi.org/10.31763/iota.v1i2.378 Su, J., & Zhang, H. (2006). AFastDecisionTreeLearningAlgorithm. University of New Brunswick, NB, Canada, E3B 5A3. Tasende, I. (2020). Blockchain y arbitraje: un nuevo enfoque en la resolución de disputas. Revista de Derecho. Publicacion Arbitrada de la Universidad Catolica del Uruguay, 2-3. doi:https://doi.org/10.22235/rd.vi22.2127 Valencia-Ramirez, J.-P. (2019). Contratos inteligentes. Revista RITI Investigación en Tecnologías de la Información, 1-10. doi:https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.001 Zahra, S., Munstansar-Ali, G., Asra, K., Muhammad-Awais, A., Usman, N., & Prugel-Bennett, A. (2015). Novel centroid selection approaches for KMeans-clustering based recommender systems. Information Sciences Volume 320, 156-189. doi:https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.03.062 |
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RESUMEN... 3 2. Palabras Clave... 3 3. ALCANCE... 6 4. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN... 7 5. OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN... 9 Objetivo General... 9 Objetivos Específico... 9 6. REVISIÓN DE LITERATURA... 10 7. DISEÑO METODOLÓGICO... 22 8. RESULTADOS... 36 9. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES... 44 10. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 46As a result of the growing need in companies to strengthen the human resources department for the recruitment process, this paper proposes the design of a model based on machine learning. This approach involved the integration of clustering and classification algorithms, based on the technical skill knowledge level of potential candidates. This allowed for an analysis of the clustering process results, which were then considered for the candidate classification model according to their respective skill levels. This process is crucial for categorizing potential candidates, facilitating the selection of staff for specific company profiles. Once the pre-selected candidate was classified and the integrity and transparency of the data were ensured, a smart contract based on blockchain technology was implemented as the final stage of the process.application/pdfspaModelo de selección de candidatos usando técnicas de Machine Learning y tecnología BlockchainCandidate selection model using machine learning techniques and blockchain technologybachelorThesisTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85AgrupamientoAlgoritmoBlockchainClasificaciónContrato InteligenteMachine learningReclutamientoCadenas de bloques - bases de datosInnovaciones tecnológicasInteligencia artificialAlgorithmBlockchainClassificationClusteringMachine learningRecruitmentSmart ContractAydoğan, R., Marsa-Maestre, I., Klein, M., & M. Jonker , C. (2018). A Machine Learning Approach for Mechanism Selection in Complex Negotiations. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 134-155. doi:https://doi.org/10.1007/s11518-018-5369-5Barrientos-Martinez, R., Cruz-Ramirez, N., Acosta-Mesa, H.-G., Rabatte-Suárez, I., Gogeascoechea-Trejo, M.-d.-C., Pavón-León, P., & Blázquez-Morales, S.-L. (2009). Árboles de decisión como herramienta en el diagnóstico médico. Revista médica de la Universidad Veracruzana, 19.24Bartoletti, M., & Pompianu, L. (2017). An empirical analysis of smart contracts:. Universit`a degli Studi di Cagliari, Cagliari, Italy. doi:https://arxiv.org/abs/1703.06322Beltran-Pardo, M., & Sevillano-Jaén, F. (2013). Cloud Computing, tecnología y negocio. Ediciones Paraninfo, S.A.Bojorque-Chasi, R.-X. (2020). Clustering de sistemas de recomendación mediante técnicas de fcatorización matricial. Universidad Politécnica de Madrid. Madrid: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM). doi:https://oa.upm.es/58156Caballero, J., Martinez, C., & Ballesteros, F. (n.d.). INSPECCIONES POR ULTRASONIDOS ORIENTADAS POR LOS DATOS PARA MATERIALES COMPUESTOS. Madrid: REVISTA DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA DE MATERIALES.Chiavenato, A. (2011). Administración de recursos humanos: El capital humano de las organizaciones. University of Los Angeles: McGRAW-HILL/INTERAMERICANA.Chiavenato, I. (2009). Gestión de Recursos Humanos. (E. E. Ltda, Ed.) The McGraw-Hill .Corral, F. (2007). Reclutamiento y Selección por Competencias. EScuela de Negocios. Caracas-Venezuela: eoiamérica.Diaz-Romero, S., & Sanyer Mosquera, W. (2021). “Selección de candidatos para encuestas mediante técnicas de machine learning”. Guayaquil - Ecuador: https://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54068. doi:https://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54068Emilio. (2020, Julio 28). Introducción a Knime. Retrieved from TodoBI Business Intelligence, stratebi open business intelligence: https://todobi.com/introduccion-a-kine/García-Bermejo, P. (2022). Data Science y KNIME, combinación perfecta para el éxito en la toma de desiciones. Universitat Oberta de Catalunya (UOC). doi:http://hdl.handle.net/10609/138786García-Cambronero, C., & Gomez-Moreno, I. (2006). Algoritmos de aprendizaje: knn & kmeans. UniversidadCarlosIIIdeMadrid, Madrid.Golosova, J., & Romanovs, A. (2018, December 30). IEEE Xplore. doi:10.1109/AIEEE.2018.8592253Gonzalez-Perez, M.-A. (2018, Noviembre 17). Blockchain: más que transparencia y descentralización. doi:http://hdl.handle.net/10784/24560Guerrero Barrera, E. (2017). "PRINCIPALES ESTRATEGIAS DE AFRONTAMIENTO DE ESTRÉS LABORAL EN LOS PROCESOS DE RECLUTAMIENTO MASIVO, SEGÚN LA PERCEPCIÓN DE UN GRUPO DE ENCARGADOS DE DOTACIÓN DE PERSONAL.". GUATEMALA DE LA ASUNCIÓN: UNIVERSIDAD RAFAEL LANDÍVAR.Hernández-Martinez, L. (2020). El reclutamiento 4.0 en la era digital: La selección de talento y el marketing digital. Universidad Zaragoza, Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos. ZAGUAN Repositorio Institucional de Documentos. doi:https://zaguan.unizar.es/record/101929Hinestroza-Ramírez, D. (2018). El Machine Learning a través de los tiempos, y los aportes a la humanidad. Universidad Libre Seccional de Pereira, Pereira. doi:https://hdl.handle.net/10901/17289IEEE. (2016). IEEE Xplore. doi:10.1109/SP.2016.55.Jacanamejoy-Jamioy, C.-A., Forero-Vargas, M.-G., & Tavera-Bucurú, W. (2019). NUEVO MÉTODO PARA EL SEGUIMIENTO DE LA EVOLUCIÓN DE LOS ESTUDIANTES BASADOS EN TÉCNICAS DE AGRUPAMIENTO. Universidad de Ibagué. Ibagué, Colombia: eiei Encuentro Interncacional de Educación en Ingeniería ACOFI. doi:https://doi.org/10.26507/ponencia.37Jumbo-Quichimbo, G.-N. (2019). La inteligencia artificial y su impacto en los procesos de selección. Universidad Internacional de la Rioja Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos. Loja-Ecuador: Reunir, Repositorio Digital. doi:https://reunir.unir.net/handle/123456789/8166Knirsch, F., & Unterweger, A. (2019, March 11). Implementing a blockchain from scratch: why, how, and what we learned. doi:https://link.springer.com/article/10.1186/s13635-019-0085-3LegalTech news. (2018). A Brief History of BlockcHAin. ALM, 1 - 2. doi:chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://pbwt2.gjassets.com/content/uploads/2018/05/010051804-Patterson2.pdfLopez Gumucio, J. (2010). LA SELECCIÓN DE PERSONAL BASADA EN COMPETENCIAS Y SU RELACIÓN CON LA EFICACIA ORGANIZACIONAL. Sistema de Información Científica Redalyc. Retrieved from https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=425941230007Lotito Catino, F. (2015). Test psicológicos y entrevistas: usos y aplicaciones claves en el proceso de selección e integración de personas a las empresas. RAN Revista Academia & Negocios. Retrieved from https://revistas.udec.cl/index.php/ran/article/view/3005/3101Maisueche-Cuadrado, A. (2019). Utilización del Machine Learning en la industria 4.0. Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierias Industriales. doi:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37908Monje López, R. (2021). Algoritmo Jerárquico Aglomerativo Paralelo para la. UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MORELOS. CUERNAVACA: UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MORELOS. Retrieved from http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/1672Pascual, D., Pla, F., & Sánchez, S. (2007). Algoritmos de agrupamiento. Método Informáticos Avanzados. Universidad de Oriente, Santiago de Cuba.Pastor-Martínez, M.-Á. (2020). RECLUTAMIENTO 4.0. Universidad de Jaén, Facultad de Ciencias Soaciales y Jurídicas. doi:https://hdl.handle.net/10953.1/12816Puyol-Moreno, J. (2014). UNA APROXIMACIÓN A BIG DATA - AN APPROACH TO BIG DATA. Revista de deRecho UNed.Rebafka, T. (2023). Model-based clustering of multiple networks with a hierarchical algorithm. Sorbonne University. Research Square. doi:https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2494480/v1Rojko, A. (2017). Industry 4.0 Concept: Background and Overview. International journal of interactive mobile technologies. Retrieved from https://web.s.ebscohost.com/abstract?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=18657923&AN=124305798&h=36NYn1k0amLuIFp6mHgUkdEUF8d26sm9DweV8gmEdfqGrVVzIcdwrQcobYNDvfGTvZYZ%2fcDvHCQeD%2fvsaZkw2w%3d%3d&crl=c&resultNs=AdminWebAuth&resultLocaRomero, M. (2023). PROCESO DE SELECCIÓN DE PERSONAL: IMPLICANCIAS DE LA INCORPORACIÓN DE TECNOLOGÍA EN EL PROCESO. Montevideo. doi:https://hdl.handle.net/20.500.12008/39061Salazar, J., & Silvestre, S. (2017). Internet de las cosas. České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická.Salgado, J., & Peiro, J. (2008). Psicología del trabajo, las organizaciones y los recursos humanos en España. Papeles del Psicólogo. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77829101Sandoval, L.-J. (2018). ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA ANÁLISIS Y PREDICCIÓN DE DATOS. REVISTA TECNOLÓGICA N° 11. doi:http://redicces.org.sv/jspui/handle/10972/3626Sapriani, G., Iwan, P., Windo, & Erlinawaty. (2021). Student Grouping Based on Final Exam Values of the Courses with the K-Means Classification Method Using KNIME. Internet of Things and Artificial Intelligence Journal,, 114-119. doi:https://doi.org/10.31763/iota.v1i2.378Su, J., & Zhang, H. (2006). AFastDecisionTreeLearningAlgorithm. University of New Brunswick, NB, Canada, E3B 5A3.Tasende, I. (2020). Blockchain y arbitraje: un nuevo enfoque en la resolución de disputas. Revista de Derecho. Publicacion Arbitrada de la Universidad Catolica del Uruguay, 2-3. doi:https://doi.org/10.22235/rd.vi22.2127Valencia-Ramirez, J.-P. (2019). Contratos inteligentes. Revista RITI Investigación en Tecnologías de la Información, 1-10. doi:https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.001Zahra, S., Munstansar-Ali, G., Asra, K., Muhammad-Awais, A., Usman, N., & Prugel-Bennett, A. (2015). Novel centroid selection approaches for KMeans-clustering based recommender systems. Information Sciences Volume 320, 156-189. doi:https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.03.062Ingeniería de SistemasFacultad de ingeniería y Diseño e InnovaciónAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://alejandria.poligran.edu.co/bitstream/10823/7551/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessORIGINALProyecto de grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdfProyecto de grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdfapplication/pdf1640650https://alejandria.poligran.edu.co/bitstream/10823/7551/3/Proyecto%20de%20grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdf759cca7a8cc73437f8cb41ebd33f781fMD53open accessTHUMBNAILProyecto de grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdf.jpgProyecto de grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3986https://alejandria.poligran.edu.co/bitstream/10823/7551/4/Proyecto%20de%20grado_JosefinaArias_YeseniaSaenz.pdf.jpgcdaa40979739886afa59ad07c4c99ec2MD54open access10823/7551oai:alejandria.poligran.edu.co:10823/75512025-02-20 03:00:43.259open accessRepositorio Comunidad Politecnico Grancolombianodspace@poligran.edu.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 |