К.А. Кузнецова1

1 Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС» (Москва, Россия)
1 k.a.kuznecova@gmail.com

Постановка проблемы. Около 70% компаний в России испытывают нехватку персонала, которая к концу 2023 г. достигла около 4,8 млн человек. В этой связи требуется разработка информационной системы, которая направлена на решение проблемы управления интеграционными процессами в сфере образовательной политики вузов и кадровой политики предприятий.

Цель. Разработать рекомендательную информационную систему сбора, хранения, систематизации и сопоставления информации о направлениях подготовки выпускников вузов и об актуальных вакансиях для повышения эффективности взаимодействия между образовательными организациями и предприятиями.

Результаты. В качестве модели представления знаний использован теоретико-графовый подход, в рамках которого на основе информации из открытых источников был построен когнитивный граф. Отмечено, что для построения графовых представлений собрана 581 запись о специальностях и вузах, включая 58156 наименований курсов, а также 29684 открытых вакансий в 266 городах России. Созданы инструментальные средства, позволяющие обеспечить глубокое понимание связей между направлениями подготовки выпускников вузов и вакансиями за счет средств визуализации. Для установления взаимосвязей разработан математический аппарат, сочетающий операции транспозиции с алгоритмами нейроморфного моделирования.

Практическая значимость. Предлагаемый подход позволяет создавать персонализированные рекомендации и может быть полезен как для студентов, выбирающих специальности и университеты, так и для компаний, ищущих профильных специалистов.

Кузнецова К.А. Постановка задачи управления интеграционными процессами в сфере образовательной и кадровой политики методом когнитивных графов // Наукоемкие технологии. 2024. Т. 25. № 4. С. 60−66. DOI: https://doi.org/10.18127/ j19998465-202404-06

1. Катченко М.М. Проблемы действующей кадровой политики организации // Постулат. 2024. № 1, январь.
2. Мельникова М.В., Хлопенко О.В. Актуальные проблемы формирования эффективной кадровой политики организации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 9 (103). С. 149–151.
3. Субботина Т.Н., Миренкова В.О. Проблема кадровой обеспеченности российских организаций: анализ показателей рынка труда 2022–2023 гг. //Дневник науки. 2023. № 8. С. 80.
4. Томакова И.А., Федорова А.Р., Бредихин В.В. Региональный рынок труда в сфере туризма и гостиничной индустрии в условиях трансформации российской экономики // Изв. Юго-Западного государственного университета. Сер.: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 13. № 6. С. 84–97.
5. Гиря И.А. Понятийный граф как основа ведения модели знаний // Машиностроение и компьютерные технологии. 2011. № 5. С. 11.
6. Хлызов Е. Управление данными на основе графов знаний // Открытые системы. СУБД. 2018. № 3. С. 28–28.
7. Базенков Н. и др. Обзор информационных систем анализа социальных сетей // Управление большими системами: сборник трудов. 2013. № 41. С. 357–394.
8. Манжосов А.В., Болодурина И.П. Метод автоматизированного построения графа знаний связности формальных моделей норм и требований в области информационной безопасности // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2022. № 2 (44). С. 49–56.
9. Гурин В.С. и др. Представление знаний в виде графа: основные технологии и подходы // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2019. Т. 15. № 4. С. 932–944.
10. Мазутский Н.М. Имитационное моделирование когнитивными графами на примере инфляционных возмущений // Изв. вузов. Сер.: Экономика, финансы и управление производством. 2021. № 4 (50). С. 156–164.
11. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. 1999. Т. 2. С. 50–54.
12. Палванов М.Р. и др. Использование данных о навыках студентов для создания персонализированных резюме с помощью нейронных сетей // Ответственный редактор. 2023. С. 10.
13. Коровин Д.И., Мазутский Н.М. Применение теории сбалансированных когнитивных графов для решения задач управления экономическими процессами // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2021. Т. 8. № 1. С. 152–168.
14. Горелова Г.В. и др. Когнитивный подход к исследованию условий развития региональной системы // Изв. Южного федерального университета. Сер.: Технические науки. 2004. Т. 44. № 9. С. 110–122.
15. Коровин Д.И. О применении когнитивных графов для анализа качественных характеристик социально-экономических процессов: коррупция в вузе // Известия высших учебных заведений. Сер.: Экономика, финансы и управление производством. 2020. № 2 (44). С. 67–72.
16. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем. 2005.
17. Кузнецов О.П., Жилякова Л.Ю. Сложные сети и когнитивные науки // Нейроинформатика. 2015. Т. 1. С. 18.
18. «Вузопедия» – сайт для абитуриентов и интересующихся высшим образованием. URL: https://vuzopedia.ru/ (дата обращения: 21.04.2024).
19. Работа в Москве, поиск персонала и публикация вакансий. URL: https://hh.ru/ (дата обращения: 21.04.2024).
20. Кузнецова К.А. Функции и архитектура экспертно-аналитической системы в сфере образовательных и кадровых процессов // Нелинейный мир. 2024. Т. 22. № 2. С. 54-63. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700970-202402-06.