Ақпараттық-коммуникациялық және химиялық технология

№ 4 (25) - 2024 / 2024-12-31 / Көрілім саны: 10

ЖҰМЫС ДАҒДЫЛАРЫ ҚАУЫМДАСТЫҒЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ ҮШІН АГЛОМЕРАТИВТІ КЛАСТЕРЛЕУДІ ҚОЛДАНУ

Авторлар

  • В.С. Рамазанова
  • М.А. Самбетбаева
  • А.Т. Тохметов
  • Ж.Б. Ламашева
  • С.К. Серикбаева

Кілтті сөздер

Сөйлем трансформерлері, дағдыларды кластерлеу, агломеративті кластерлеу, силуэт коэффициенті, дағдылар қауымдастықтары

DOI сілтемесі:

https://doi.org/10.58805/kazutb.v.4.25-646

Қалай дәйексөз келтіруге болады

Рамазанова V., Самбетбаева M., Тохметов A., Ламашева Z. ., і Серикбаева S. «ЖҰМЫС ДАҒДЫЛАРЫ ҚАУЫМДАСТЫҒЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ ҮШІН АГЛОМЕРАТИВТІ КЛАСТЕРЛЕУДІ ҚОЛДАНУ». ҚазТБУ хабаршысы, вип. 4, вип. 25, Грудень 2024, doi:10.58805/kazutb.v.4.25-646.

Аңдатпа

Білім графтарында қауымдастықты анықтаудың дәстүрлі әдістерінің бірі агломеративті кластерлеу болып табылады. Агломеративті иерархиялық кластерлеу объектілерді ұқсастығына қарай топтастыру үшін иерархиялық кластерлеудің кеңінен қолданылатын түрі болып табылады. Бұл әдіс әрбір жеке деректер нүктесін тәуелсіз кластер ретінде өңдеуден бастап, төменнен жоғарыға қарай әрекет етеді, содан кейін олар кластерлер арасындағы ұқсастық шегіне негізделген үздіксіз біріктіріледі. Бұл жұмыс онлайн жалдау платформасында жұмыс туралы хабарландырулардан алынған дағдыларды талдау үшін агломеративті кластерлеуді пайдалануға бағытталған. Ол деректерді жинау, өңдеу және кейіннен кластерлеу тәсілін сипаттайды, кластерлер арасындағы байланыс әдістеріне шолу жасайды және кластердің сапасын сандық бағалау үшін әртүрлі коэффициенттерді қолдану мысалдарын береді. Орыс және ағылшын тілдеріндегі қостілді кластерлерге талдау жүргізілді, бұл Қазақстанның көптілді еңбек нарығын талдауға ұсынылып отырған тәсілдің әмбебаптығы мен бейімділігін бағалауға мүмкіндік береді. Агломеративті кластерлеу әдістері еңбек нарығының тенденциялары мен қажеттіліктерін түсінуді жақсартатын құрылымдық дағдылар топтарын анықтау үшін маңызды әлеуетке ие екендігі анықталды. Әртүрлі тілдерде қалыптасқан кластерлерді талдау көптілді деректерге ұсынылған тәсілдің әмбебаптығы мен бейімделгіштігін растады.