ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KẾ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KINH DOANH TIỂU LUẬN KẾT THÚC HỌC PHẦN Bộ môn: Kiến trúc hệ thống Xây dựng thương hiệu cá nhân & hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh Mã lớp học phần: 22D1INF50900401 Giáo viên hướng dẫn: TS Võ Hà Quang Định Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm 10 – Lớp BI001 Trần Minh Châu MSSV: 31201023799 Trần Ngọc Bảo Hân MSSV: 31201020266 Bùi Thị Thanh Hương MSSV: 31201023855 Đặng Thị Kim Ngân MSSV: 31201020589 Lê Ngọc Như Quỳnh MSSV: 31201020849 LỜI CẢM ƠN Hoàn thành thi kết thúc mơn, nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn thầy Võ Hà Quang Định – giảng viên môn Kiến Trúc Hệ Thống, tận tình hướng dẫn giảng dạy chúng em tận tình suốt học phần, ngồi chương trình học thầy tận tâm chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm, câu chuyện giúp chúng em định hướng rõ có thêm động lực để học tập Cuối cùng, lần chúng em xin gửi lời cảm ơn đến thầy, kính chúc thầy thật nhiều sức khoẻ Mục Lụ CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu CHƯƠNG 2: NỘI DUNG Các hệ thống khuyến nghị truyền thống 1.1 Hệ thống khuyến nghị dựa vào lọc cộng tác .7 1.2 Hê L thống khuyến nghị dựa nô iLdung 13 1.3 Hệ thống khuyến nghị dựa tri thức 22 Hệ thống khuyến nghị kết hợp lọc dựa nội dung lọc dựa tri thức 28 2.1 Đặt vấn đề 28 2.2 Các vấn đề giải hệ thống khuyến nghị kết hợp 28 2.3 Tổng quan quy trình đề xuất hệ thống khuyến nghị kết hợp 29 Kiến trúc đề xuất hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh 30 3.1 Competency Construction (Xây dựng lực) .32 3.2 Thương hiệu cá nhân 38 3.3 Xây dựng profile 44 3.4 Kiến trúc hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh .45 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 DANH MC HNH N Hình 1.1 Minh họa phương pháp lọc cộng tác Hình 1.2 Các giai đoạn xây dựng hH sơ sản phIm hH sơ người dùng .15 Hình 1.3 Minh họa phương pháp lọc dựa nôiKdung 16 Hình 1.4 Quy trình xử lM cNa hêthống K khuyến nghị dựa nơ iKdung 18 Hình 1.5 Trang web đề xuQt nhà hàng entree 24 Hình 1.6 Trang web đề xuQt nhà hàng entree 25 Hình 1.7 Trang web đề xuQt nhà hàng entree 25 Hình 1.8 cổng thơng tin thương mại điện tử recommender.com 26 Hình 1.9 Cổng thơng tin thương mại điện tử recommender.com 27 Hình 1.10 Cổng thông tin thương mại điện tử recommender.com 27 Hình 1.11 Cổng thơng tin thương mại điện tử recommender.com 28 Hình 3.1 C ác yếu tố kiến trúc cNa Kthống đề xuQt - 32 Hình 3.2 Minh họa khác cNa tY ngữ cảnh 35 Hình 3.3 Minh họa bigram 36 Hình 3.4 Minh họa trigram - 36 Hình 3.5 Thang đo bloom - 37 Hình 3.6 Sự phù h[p lực quảng cáo viê cKlàm 38 Hình 3.7 P hương pháp luận để xây dựng lực - 39 Hình 3.8 Q uá trình tạo nên thương hiệu cá nhân -42 Hình 3.9 Mã giả xây dựng thương hiệu cá nhân -43 Hình 3.10 K iến trúc cNa K thống khuyến nghị kết h[p -47 Hình 3.11 Quá trình lựa chọn lời mời cơng viê cK -48 DANH M^C BẢNG BI`U Bảng 1.1 Ví dụ ma trận Người dùng – Sản phIm Bảng 3.1 Bảng ma trận môn học, chứng với lực 43 Bảng 3.2 Bảng logic (truth table 44 CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Khi thị trường lao động ngày trở nên cạnh tranh, sinh viên, hay trường đại học điều có chung mối quan tâm liệu chương trình đào tạo có đủ đáp ứng tiêu chuẩn ngành nghề tương ứng thực tế hay khơng, lực cử nhân có thực phù hợp với công việc hướng đến có hay khơng Nhìn chung thấy thử thách lớn mà trường đại học phải giải trọng hỗ trợ sinh viên trang bị đủ kỹ năng, kiến thức thơng qua chương trình đào tạo, có cơng việc phù hợp với thân đáp ứng u cầu cơng việc ngồi thực tế Mặc dù trường đại học cố gắng thu nhỏ khoảng cách chương trình học thuật thị trường lao động, có vấn đề khác mang tính cấp thiết xác định người, công việc Các nhà tuyển dụng ln sức tìm kiếm ứng viên, cử nhân tài năng, trường đại học ln hướng đến việc phát triển sinh viên, đặc biệt thương hiệu cá nhân Tuy nhiên, số vấn đề cần giải tồn Theo số ý kiến cho thấy yêu cầu công việc, chương trình đào tạo, profile cá nhân cử nhân chưa thực hoà hợp, phù hợp với nhau, điều dẫn đến tình trạng khả cá nhân chưa tận dụng hiệu làm cơng việc khơng phù hợp hay khó khăn cho nhà tuyển dụng trình tìm kiếm ứng viên phù hợp với vị trí cần tuyển Nhận thấy vấn đề trên, số nghiên cứu tiến hành LATAM nhằm phân tích sâu để tìm cách khắc phục không phù hợp người lao động công việc Tại LATAM, dù tỉ lệ phần trăm sinh viên tốt nghiệp bậc đại học cho thấy cải thiện đáng kể với mức tăng trung bình 40%, vấn đề khơng phù hợp với nghề nghiệp tiếp diyn, cụ thể khơng tương thích kỹ u cầu cơng việc Và theo Tổ chức lao động quốc tế, vấn đề đến từ nhiều nguyên nhân khác nhau, số việc quản lý luồng thơng tin, nơi cho bất cân xứng thông tin người tìm việc, cung cấp việc làm tổ chức cung cấp giáo dục trường đại học (ECLAC-ILO, 2019) Ngồi ra, khơng tương thích chương trình đào tạo trường đại học yêu cầu công việc từ doanh nghiệp dẫn đến 25.4% vấn đề không phù hợp với công việc Mặt khác, với trình tuyển dụng khu vực cơng tư việc tuyển dụng hoạt động cách truyền thống, tìm kiếm cử nhân tiềm thơng qua việc phân tích CV cách xem xét lực cử nhân yêu cầu công việc Và phương pháp này, người tuyển dụng nắm bắt đầy đủ lực kỹ thuật, chuyên môn lực cơng nghệ thơng tin, tình trạng phát triển sinh viên tốt nghiệp đại học, họ thừa lực làm việc so với yêu cầu Như biết, kỹ năng, lực khơng phù hợp với cơng việc dẫn đến tình trạng làm giảm hiệu quả, thỏa mãn công việc người tuyển dụng, đồng thời làm tăng tỷ lệ thay đổi nhân sự, tăng chi phí ẩn doanh nghiệp, khó khăn việc triển khai phát triển công nghệ mới, sản phẩm dịch vụ (ILO) Do đó, để giải vấn đề cần dựa trí tuệ nhân tạo để xây dựng nên định hướng nghề nghiệp hệ thống thông tin thị trường lao động nhằm để giảm chi phí tìm kiếm cơng việc cải thiện tình trạng có cơng việc khơng phù hợp người lao động Mục tiêu nghiên cứu  Đề xuất kiến trúc hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh dựa thương hiệu cá nhân giúp sinh viên tìm cơng việc phù hợp hỗ trợ phịng ban nhân quy trình tuyển dụng người lao động thích hợp  Xây dựng thương hiệu cá nhân dựa nội dung chương trình đào tạo hài lòng cử nhân  Cung cấp khung lý thuyết để giúp sinh viên, cử nhân tiến đến thành công nghề nghiệp chuyên môn, giúp trường đại học đạt thành cơng tính cá nhân hố cho sinh viên, đồng thời giúp tối ưu cải thiện chất lượng chương trình đào tạo CHƯƠNG 2: NỘI DUNG Các hệ thống khuyến nghị truyền thống 1.1 Hệ thống khuyến nghị dựa vào lọc cộng tác 1.1.1 Định nghĩa “Lọc cộng tác kỹ thuật sử dụng sở thích cá nhân người dùng để đưa gợi ý.”Hệ thống khuyến nghị dựa vào lọc cộng tác phân tích liệu người dùng để tìm mối tương quan (sự liên quan, điểm tương đồng) đối tượng người dùng Sau đó, hệ thống dựa sở thích người dùng để dự đoán sản phẩm, dịch vụ, nội dung mà người dùng khác nhóm thích Lấy ví dụ, A thích xe đạp màu đỏ B thích xe đạp màu đỏ A B có điểm tương đồng nên xếp vào nhóm Trong phương pháp này, hệ thống so sánh, tính tốn độ tương đồng người dùng (users) hay hàng (items), từ người dùng gợi ý sản phẩm thích hợp ưa chuộng người dùng khác có sở thích Lấy ví dụ, để gợi ý loại trái cho chị H, hệ thống lọc cộng tác tìm người dùng khác có sở thích ăn trái với chị H, cụ thể anh A có sở thích ăn chuối với chị H Từ hệ thống xác định chị H anh A có sở thích, anh A thích lê nên hệ thống đề xuất lê cho chị H khả cao chị H thích lê.(Nguyyn Thị Phượng, 2016) Hình 1.1 Minh họa phương pháp lọc cộng tác Lọc cộng tác hoạt động cách xây dựng sở liệu, lưu trữ dạng ma trận Người dùng - Sản phẩm (Users – Items) Với phương pháp này, đầu vào sở thích người dùng thể kiện lịch sử, hành vi khứ Trong hệ thống khuyến nghị, hàng (rows) dùng để thể cho người dùng columns (cột) thể sản phẩm mà người dùng lựa chọn, giá trị ô đánh giá người dùng lên sản phẩm “Đối với hệ thống khác đánh giá cNa người dùng đư[c quy ước giá trị khác nhau, tùy vào hệ thống Trong ví dụ này, đánh giá có giá trị tY tới Bảng 1.1 Ví dụ ma trận Người dùng – Sản phIm Người dùng Sản phẩm Sản phẩm Sản phẩm 0 Người dùng Người dùng Ở ví dụ ma trận trên, người dùng đánh giá sản phẩm 4, sản phẩm 2, sản phẩm chưa đánh giá Ma trận nhiều chỗ trống (ma trận thưa) tức điền công việc hệ thống lọc cộng tác phải điền vào chỗ trống Nghĩa hệ thống phải đưa dự đoán người dùng đánh giá sản phẩm người dùng đánh giá sản phẩm 1, Sau đó, hệ thống xếp kết dự đốn (ví dụ từ cao xuống thấp) chọn Top-N sản phẩm theo thứ tự, cuối gợi ý chúng cho người dùng.” Hình 3.3 Minh họa bigram Trong trường hợp này, sử dụng bi-gram giúp hệ thống xác định “to read” đóng vai trị động từ diyn tả hành động đọc sau “a book” câu “book” sử dụng với ý sách  Trigram (3-gram): tách cách thành nhóm gồm tiếng để đánh giá ngữ cảnh Hình 3.4 Minh họa trigram Danh sách động tk Bloom (Bloom verbs list): Danh sách động từ Bloom nằm công cụ tảng để phân loại mục tiêu kỹ khác dành cho học sinh, sinh viên trình giáo dục - thang đo Bloom Thang đo đề xuất vào năm 1956 Benjamin Bloom, nhà tâm lý học giáo dục Đại học Chicago (University of Chicago) Gần đây, thuật ngữ cập nhật để bao gồm cấp độ học tập 36 Sáu cấp độ ứng dụng để tạo cấu trúc cho mục tiêu học tập đánh giá khóa học hay cụ thể kỹ cụ thể người học đạt sau khóa học Hình 3.5 Thang đo bloom (nguồn: Using Bloom’s Taxonomy to Write Effective Learning Objectives) (Link tham khảo: https://thinkingschool.vn/thang-do-bloom/) c Cách xây dựng lực: Nhiều lực / khả cá nhân sinh viên tốt nghiệp từ ghép, việc xử lý ngơn ngữ tự nhiên xác định n-grams hay cụ thể bigram giải thích phần Một số ví dụ cụ thể là: “critical thinking” (tư phản biện), “problem solving” (giải vấn đề), “data mining” (khai thác liệu), v.v Để xác định n-grams danh sách động từ Bloom sử dụng trường hợp động từ Bloom sử dụng thường xun mơ tả lực Ví dụ, thuật ngữ “design software” (thiết kế phần mềm) có từ “design” (thiết kế) động từ Bloom Thuật ngữ vừa nằm thành 37 tích học tập sinh viên khoa học máy tính, phần mơ tả lực, khóa học lập trình quảng cáo việc làm liên quan đến khoa học máy tính Như đề cập, động từ Bloom phương thức tự nhiên để tìm lực Nếu phần mô tả lực kết sinh viên bắt đầu động từ Bloom, động từ tính phần n-gram Ngồi ra, danh sách khố học lựa chọn lực, hình 3.6 Hình 3.6 Sự phù h[p lực quảng cáo viê K c làm Như mô tả giai đoạn hệ thống đề xuất (trong mục 2.3.2), việc trích xuất từ khóa u cầu bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên Trong phương pháp đề xuất, việc chuẩn hóa, loại bỏ dấu chấm câu, mã hóa stemming (kỹ thuật dùng để biến đổi từ dạng gốc) sử dụng Như diyn tả, phương pháp luận cho việc xây dựng n-gram dựa động từ Bloom từ danh sách “ứng viên” bigram trigram thu thập Ngoài ra, trigram bigram lọc từ khố học “computer networking” Trong giai đoạn lọc n-gram, ứng viên “n-gram” chọn thông qua việc dùng “threshold” (“threshold” ngôn ngữ tự nhiên giúp xác định mức độ mà thông tin người dùng hiểu) Cuối cùng, danh sách ngrams tìm kiếm đề nghị việc làm sau hệ thống thu danh sách cuối Giai đoạn loại bỏ “stop word” diyn ngrams loại bỏ (“stop words” xuất nhiều ngôn ngữ tự nhiên, 38 nhiên lại không mang nhiều ý nghĩa; ví dụ tiếng Việt “stop words” từ như: để, này, kia, v.v tiếng Anh từ như: is, that, this), sau danh sách lực với thuật ngữ thường hay sử dụng Phương pháp luận đưa cụ thể Hình 3.7 Hình 3.7 Phương pháp luận để xây dựng lực 3.2 Thương hiệu cá nhân 3.2.1 Định nghĩa Khi thị trường lao động ngày trở nên cạnh tranh, để trở nên bật mắt nhà tuyển dụng ứng viên nên phải “tạo khác biệt” cho thân mình, hay nói cách khác thương hiệu cá nhân Theo Rodriguez, để có cơng việc tốt việc xây dựng thương hiệu cá nhân quan trọng cần thiết Do đó, thương hiệu cá nhân từ trở thành mối quan tâm nhiều nơi, có Mỹ Latin Vậy thương hiệu cá nhân gì? Thương hiệu cá nhân cho “cái riêng” thân, giúp trở nên khác biệt với người khác, kết hợp đến từ nhiều yếu tố, có: kỹ năng, kinh nghiệm, trải nghiệm, tính cách, Đồng thời, thương hiệu cá nhân hình ảnh mà người khác thấy thân 39 Đối với cử nhân chuẩn bị bước vào thị trường lao động đầy cạnh tranh khắc nghiệt, việc xây dựng thương hiệu cá nhân trở nên cần thiết nhằm nắm bắt hội phát triển đến trình độ cao tương lai Vì vậy, cử nhân cần phải đầu tư vào việc phát triển thân thương hiệu cá nhân để đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng chất lượng lực Bên cạnh đó, cốt lõi thương hiệu cá nhân đề cập đến việc định vị, phát triển, marketing thân dựa kết hợp riêng biệt từ tính cách cá nhân, từ phù hợp với nhu cầu liên tục thay đổi từ người tuyển dụng khách hàng, đồng thời góp phần thúc đẩy trình nâng cao đầu công việc (Shafiee et al., 2020) Năm 2019, Estrada cho thấy Mỹ Latinh, dự án hợp tác, mang tính giáo dục, tuyên truyền hay định vị có mối quan hệ liên kết với việc phát triển thương hiệu cá nhân Và với mục tiêu hình thành để làm bật, kh•ng định tài cử nhân Mỹ Latinh thông qua thương hiệu cá nhân, xem tảng để đẩy mạnh q trình chuyển đổi số thơng qua trí tuệ nhân tạo (Banco Interamericano de Desarrollo, 2020) Từ số nghiên cứu trước, Gorbatov cộng đặc điểm việc phát triển thương hiệu cá nhân  Đầu tiên, quan điểm chiến lược, hoạt động quản lý phối hợp với nhằm phát triển thân môi trường việc làm, trở thành đối tượng mục tiêu cụ thể hướng đến  Bên cạnh đó, cách thức khác biệt ứng dụng để đạt lợi ích nghề nghiệp cho đặc điểm việc phát triển thương hiệu cá nhân Đối với cử nhân cần phải xác định lực học thuật cho riêng mình, từ hình thành nên đặc điểm, giá trị riêng 40 thân việc thân đáp ứng môi trường chuyên nghiệp Do đó, với tài năng, lực mà cử nhân có xem yếu tố quan trọng giúp thúc đẩy thành công doanh nghiệp  Và đặc điểm cuối thương hiệu cá nhân dựa cơng nghệ Có thể nói năm gần đây, cơng nghệ thơng tin ngày phát triển mang lại vô số hội tiềm năng, truyền thông trở nên dy dàng tảng mạng xã hội ngày trở nên phổ biến xem phương tiện thiết yếu việc tạo dựng hình ảnh xây dựng thương hiệu cá nhân hướng đến đối tượng mục tiêu cụ thể Đồng thời, cử nhân tìm kiếm cơng việc tự đánh giá hiệu hoạt động mang tính xây dựng thương hiệu cá nhân, nhằm mục đích nâng cao khả tuyển dụng thành công xin việc Bên cạnh đó, theo Gorbatov cộng (2018), thương hiệu cá nhân trình hoạt động có chiến lược dựa kết hợp riêng biệt từ yếu tố cá nhân, hướng đến mục đích truyền tải hình ảnh, câu chuyện thân đến đối tượng mục tiêu Trong giáo dục bậc cao, cử nhân hỗ trợ để tận dụng việc marketing thân công cụ quản lý nghiệp, nhiên thường bị hạn chế chương trình tư vấn xây dựng chương trình giảng dạy Theo Ilies (2018), việc xây dựng thương hiệu cá nhân công nghệ thông tin giúp cử nhân hiểu biết rõ yêu cầu công việc, đồng thời dy dàng đánh giá, định vị thân thị trường lao động Đồng thời, dù cử nhân trang bị cho thân lực cá nhân cần thiết, cử nhân cần phải đặc biệt quan tâm hiểu rõ việc phát triển thân, bao gồm từ việc bổ sung kiến thức lực đến phát triển tài có Ngồi ta, chất “thương hiệu” cần phải hiểu rõ, từ cử nhân xây dựng nên thương hiệu cách tận dụng 41 Và q trình tạo nên thương hiệu cá nhân mơ tả theo hình sau Hình 3.8 Quá trình tạo nên thương hiệu cá nhân Hiểu rõ thân (improve self-knowledge) hiểu việc xác định lực cá nhân thơng qua q trình tìm hiểu mong muốn đối tượng mục tiêu nhìn nhận thân Từ đó, để phát triển, xây dựng nên tầm nhìn thương hiệu Dựa tầm nhìn thương hiệu, lập nên chiến lược với mục đích xác định cốt lõi thương hiệu, thực thơng qua việc cố gắng phát triển danh tính, hình ảnh, danh tiếng mà mong muốn theo hướng gần với lực thuộc tính mà khiến thân bật, khác biệt thu hút lời đề nghị công việc môi trường chuyên nghiệp xã hội Tiếp đến cuối lập nên việc truyền thông, hiển thị thân, giai đoạn hướng đến việc tận dụng, kết hợp kênh trực tuyến để truyền thông điểm đặc biệt thân cách quán mà mạch lạc, rõ ràng 3.2.2 Xây dựng thương hiệu cá nhân Như đề cập trên, để tạo nên thương hiệu cá nhân bước phải hiểu rõ thân Với thương hiệu cá nhân, cử nhân xác định phân tích riêng biệt trội lực, tính cách cá nhân, Để xác định thương hiệu cá nhân cách đắn, thương hiệu cá nhân xây dựng dựa hài lòng học viên khố 42 học, với lực mà cử nhân đạt sau trình học tập Và cách thức để làm điều trình bày thơng qua mã giả (pseudocode) Hình 3.9 Mã giả xây dựng thương hiệu cá nhân Những lực cử nhân liệt kê tổng hợp, kết học tập học thuật kết đánh giá cuối trình học tập bao gồm khả năng, kỹ năng, thái độ, phân loại cho đủ điều kiện ứng với lực Nhằm có nhìn tổng quan mối liên hệ nhiều mơn học lực có bảng ma trận đây, chứa mơn học, chứng mà cử nhân đạt (hàng) ứng với lực có mối liên kết, liên quan đến mơn 43 Bảng 3.1 Bảng ma trận môn học, chứng với lực Đồng thời, việc lực tổng hợp liệt kê dựa thang đo, cụ thể lực từ đánh giá môn học tương ứng xử lý tính tốn Bên cạnh đó, số n lực cử nhân phân loại, ví dụ tư phản biện, xử lý vấn đề, trí thơng minh nhận thức Từ đó, lực cử nhân bắt đầu nhận diện, xác định thơng qua tích hợp mơn Tuy nhiên, để biết môn học phù hợp hay đóng góp vào lực cá nhân phải dựa bảng logic sau, xem xét lực hài lịng tồn cầu từ khóa học, hoạt động đào tạo Bảng 3.2 Bảng logic (truth table ) 44 Kết cột outcome thực dựa quy tắc đánh giá cử nhân 7.5, có mức hài lịng tương ứng đánh giá lực giữ lại 3.3 Xây dựng profile 3.3.1 Định nghĩa profile Thông thường, profile hiểu hồ sơ cá nhân, tài liệu chứa thông tin đối tượng tùy theo mục đích Đối với cử nhân tìm kiếm cơng việc profile trở nên quan trọng hết, dựa profile cá nhân mà cử nhân giới thiệu, giúp nhà tuyển dụng hiểu Đồng thời, công nghệ ngày phát triển, trình tuyển dụng có tham gia hệ thống profile xây dựng hợp lý tốt giúp tăng hiệu việc tìm ứng viên phù hợp với cơng việc 3.3.2 Xây dựng profile Trong hệ thống khuyến nghị việc làm mà nói đến, từ việc xây dựng lực tảng để hình thành xác định nên thương hiệu cá nhân xây dựng profile cho người dùng, Và để xây dựng nên profile cá nhân cần phải dựa xây dựng lực thương hiệu cá nhân, sau đó, việc xây dựng profile hồn tất nguồn “ngun liệu” đầu vào cho hệ thống khuyến nghị Có thể nói, profile cho quan trọng phần thiết yếu trình hoạt động hệ thống tìm hiểu profile người dùng Ngoài ra, việc xây dựng profile đưa vào trình hoạt động hệ thống khuyến nghị việc làm hướng đến mục đích khắc phục nhược điểm khởi động nguội hệ thống khuyến nghị dựa nội dung Cụ thể hơn, xây 45 dựng profile giúp tránh tình trạng hệ thống khơng có đủ liệu để tiến hành q trình, hay nói cách khác tình trạng khởi động nguội 3.4 Kiến trúc hệ thống khuyến nghị việc làm thơng minh Có thể dy dàng nhận thấy mục tiêu sinh viên sau tốt nghiệp có đề xuất cơng việc phù hợp Nhằm giải vấn đề này, hệ thống khuyến nghị việc làm tạo với chức liên kết kỹ người dùng với đề xuất công việc Để đạt tương thích đó, tức phù hợp người dùng đề xuất công việc, hệ thống khuyến nghị kết hợp (hybrid recommendation system) hệ thống khuyến nghị dựa nội dung (content-based recommendation system) hệ thống khuyến nghị dựa tri thức (knowledge-based recommendation system) đề xuất Trên thực tế, hệ thống khuyến nghị trước có nhược điểm riêng sử dụng độc lập Vì lý mà hệ thống khuyến nghị dựa tri thức sử dụng kết hợp với hệ thống khuyến nghị dựa nội dung để tạo hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh Trong kiến trúc đề xuất này, hệ thống khuyến nghị dựa tri thức giải nhược điểm lớn hệ thống khuyến nghị dựa nội dung Hệ thống khuyến nghị dựa nội dung khơng có tương tác với người dùng ví dụ mong muốn sinh viên, kỹ cần thiết, sở thích khả năng, v.v Điều hạn chế việc hệ thống đưa đề xuất phù hợp với người dùng Và hệ thống khuyến nghị dựa tri thức cung cấp cho hệ thống khuyến nghị việc làm thơng minh tương tác giúp hệ thống khai thác nhiều thơng tin liệu Bên cạnh đó, nhược điểm hệ thống khuyến nghị dựa nội dung vấn đề coldstart Khi khơng có liệu liên quan đến người dùng trước khó để hệ thống đưa đề xuất ban đầu cho người dùng 46 Một đặc điểm tiêu biểu kiến trúc đề xuất giải vấn đề cold start cách cho phép người dùng xây dựng hồ sơ ban đầu với liệu thu từ thương hiệu cá nhân Từ đây, danh sách công việc đề xuất Trong trường hợp đề xuất thích hợp với người dùng hệ thống hồn tất Nếu khơng, hệ thống khuyến nghị dựa tri thức giúp hệ thống tương tác với người dùng thông qua Helpbot Ở giai đoạn này, đề xuất cơng việc đưa từ khóa đánh đấu cho thấy từ khóa mà sinh viên chọn xác định Tuy nhiên, để thu thập danh sách việc làm mà liên quan đến hồ sơ người dùng số thông tin bổ sung chưa bao gồm trước yêu cầu Đây nơi mà Helpbot sử dụng cách thức cụ thể trình bày phía Cuối cùng, người dùng bao gồm thêm vài lực khác, nhóm cơng việc hiển thị Q trình kết thúc danh sách công việc đề xuất làm hài lịng người dùng (Hình 3.8) Hình 3.10 Kiến trúc cNa Kthống khuyến nghị kết h[p  Chức Helpbot cung cấp trò chuyện có hướng dẫn giúp tương tác với người dùng để thu thập nhiều thông tin đề xuất việc làm Nó giúp đặt câu hỏi cụ thể thích khơng thích; có lực khơng xem xét 47 lưu vào sở liệu lực hồ sơ người dùng thương hiệu cá nhân Ngoài ra, hệ thống khuyến nghị dựa nội dung tồn nhược điểm công việc giống hay tương tự đề xuất chúng cơng việc có vŽ thích hợp với hồ sơ người dùng Để làm phong phú cho thương hiệu cá nhân tìm kiếm thuộc tính khác mà khơng bao gồm ví dụ ban đầu set công việc lựa chọn ngẫu nhiên lựa chọn để xác định thuộc tính khác mà người dùng thích khơng thích, thể hình 3.9 Hình 3.11 Quá trình lựa chọn lời mời công viêcK 48 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN Kết đạt Từ việc nhận thấy khơng tương thích lực sinh viên tốt nghiệp nhược điểm hệ thống khuyến nghị sử dụng phương pháp truyền thống, nghiên cứu đề xuất hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh kết hợp hệ thống khuyến nghị dựa nội dung hệ thống khuyến nghị dựa tri thức Ngoài ra, việc xây dựng thương hiệu cá nhân để kết nối với công việc nhắm tới phân tích báo cáo Nó đề xuất việc xây dựng thương hiệu cá nhân nên dựa nội dung khóa học giảng dạy mà sinh viên học yêu cầu quảng cáo việc làm, từ trích xuất lực từ chương trình giảng dạy hài lịng tồn cầu Từ điều trên, đóng góp nghiên cứu định hướng để cải thiện chức quy trình tuyển dụng điện tử Hướng nghiên cứu tương lai Các khuyến nghị cải tiến tương lai hướng đến việc phát triển ứng dụng khuyến nghị việc làm dựa sở liệu mẫu thông tin hiển thị đề xuất việc làm, không giống tảng ứng dụng di động thơng thường có 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tellez, N.R., Villela, P.R (2021) A Personalized Brand Proposal Based on User’s Satisfaction and Curriculum Supported by an Intelligent Job Recommender System In: Radical Solutions for Digital Transformation in latin American Universities pp 217-242, 2021 Định, V.H.Q., Nam, P.N.H., Tú, L.N., Thịnh, Đ.T (2017) Hệ khuyến nghị dự đốn sở thích người dùng ứng dụng kinh doanh thông minh Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia CITA 2017 “CNTT ứng dụng lĩnh vực”, trang 117 Phượng, N.T (2016) Nghiên cứu kỹ thuật lọc cộng tác ứng dụng xây dựng hệ thống g[i M bán sách trực tuyến (Luận văn thạc sĩ, Trường đại học Khoa học, Huế) Liên, Đ.T (2020) Phát triển số phương pháp xây dựng hệ tư vQn (Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Học viện Bưu viyn thơng, Hà Nội) Hợp, N.T (2020) Giới thiệu hệ tư vQn Truy cập 05/04/2022 Từ https://viblo.asia/p/introduction-to-recommender-systems-aWj53LQ8K6m Xây dựng khung lực đánh giá lực (2017) Truy cập ngày 05/04/2022 Từ http://www.bcpromo.vn/2017/07/xay-dung-khung-nang-lucva-anh-gia-nang.html N-gram việc sử dụng văn (2021) Truy cập ngày 05/04/2022 Từ https://ichi.pro/vi/n-gram-va-viec-su-dung-no-trong-tao-van-ban- 180302348230807?fbclid=IwAR10YbVfphemS8nZ78RLU2N2kMuU7sm2DvMV3mDWba2SgCengZyZBbJ740 Shabatura, J (2013) Using Bloom’s Taxonomy to Write Effective Learning Objectives Truy cập ngày 05/04/2022 Từ https://tips.uark.edu/usingblooms-taxonomy/?fbclid=IwAR0RqBqiyO64FL_f7ijkKl30AbV8d1Xa0_2mSKeegeYNlBQ51Z5KGBkmLo 50 ... hợp hệ thống khuyến nghị dựa nội dung hệ thống khuyến nghị dựa tri thức Ngoài ra, việc xây dựng thương hiệu cá nhân để kết nối với công việc nhắm tới phân tích báo cáo Nó đề xuất việc xây dựng thương. .. thương hiệu cá nhân bước phải hiểu rõ thân Với thương hiệu cá nhân, cử nhân xác định phân tích riêng biệt trội lực, tính cách cá nhân, Để xác định thương hiệu cá nhân cách đắn, thương hiệu cá. .. hợp với hệ thống khuyến nghị dựa nội dung để tạo hệ thống khuyến nghị việc làm thông minh Trong kiến trúc đề xuất này, hệ thống khuyến nghị dựa tri thức giải nhược điểm lớn hệ thống khuyến nghị