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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
13ページ |
■発行日
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2020/01/01 |
| ■タイトル |
適性を考慮した条件緩和を用いたラフ集合の決定ルールによる就職先推薦システムの開発 |
| ■タイトル(英語) |
Development of Recommendation System of Place of Employment for Students with Decision Rules in Rough Set using the Condition Relaxation based on User’s Aptitude |
| ■著者名 |
湯本 真樹（近畿大学理工学部電気電子工学科） |
| ■著者名(英語) |
Masaki Yumoto (Department of Electric and Electronic Engineering, Faculty of Science and Engineering, Kindai University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.1 （2020） 特集：電子回路関連技術
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| ■本誌掲載ページ |
100-112ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/1/140_100/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
推薦システム，就職先，ラフ集合，決定ルール，条件緩和，適性判断 Recommendation System，Place of Employment，Rough conversion，Decision rule，Condition Relaxation，Aptitude judgement |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Conditional search system in employment supporting website is well used in Japan, if college or university students search place of employment. However, this system is not possible to respond flexibly to user’s undefined preference, and recommends only a few place of employment with strict conditions setup.This paper proposes Development of the recommendation system of Place of Employment for Students with Decision rules in Rough Set using the condition relaxation based on user’s aptitude. First, this proposal system changes the attribute value of target place of employment into qualitative values. Next the system searches the place of employment which corresponds with the target user’s absolute conditions. When the number of search is not enough, the system eases conditions and searches additional places of employment, which are estimated by standardization Euclid distance, and which are selected by aptitude judgment. Finally, this system extracts decision rules of rough set based on the samples' judgement, and evaluates and shows places of employment, which are sorted in the descending order of the evaluation value. Through practical experiment, the proposal system recommended Place of Employment for Students more effectively than the usual Condition search. |
| ■版 型 |
A4 |
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