基于时变图分析年度招聘趋势的可视化探索系统
人机交互
2021-06-09 v1 社会与信息网络
摘要
企业人力资源专家 (HR) 目前手动分析应届生年度招聘数据，这凸显了评估 HR 专家招聘策略的必要性。每年都有不同申请者向企业投递求职申请。申请者属性（如英语能力或学历）之间的关系可用于分析跨多年数据的招聘趋势变化。然而，多数属性未归一化，因而需要彻底的预处理。此类未归一化数据阻碍了在数据分析早期阶段对申请者之间关系的有效比较。因此，亟需一个可视化探索系统，以从跨多年申请者关系的总体概览中获取洞察。本研究提出用于实体关联相关性网络分析的极化属性 (Panacea) 可视化系统。所提系统集成了面向异构表格数据的时变图模型与动态图可视化。借助该系统，人力资源专家可交互式检视潜在员工的两个属性在多年间的关系。进一步地，我们通过真实数据集发现隐藏趋势的代表性示例展示了 Panacea 的可用性，并描述了 Panacea 开发过程中获得的 HR 专家反馈。所提出的 Panacea 系统使 HR 专家能够可视化探索应届生年度招聘情况。
引用
@article{arxiv.2008.10039,
title = {Visual Exploration System for Analyzing Trends in Annual Recruitment Using Time-varying Graphs},
author = {Toshiyuki T. Yokoyama and Masashi Okada and Tadahiro Taniguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10039},
year = {2021}
}