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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.creator Adriana Mansilla Hermosillo es_ES
dc.date 2019-04-13
dc.date.accessioned 2023-09-28T16:51:13Z
dc.date.available 2023-09-28T16:51:13Z
dc.date.issued 2019-04-13
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9346
dc.description Hoy en día el Internet contiene una cantidad impresionante de material útil para explotar por medio de la minería de personalidad, sin embargo, muchas compañías no aprovechan la información que los candidatos tienen de sí mismos en línea y utilizan pruebas psicométricas tradicionales, que, si bien pueden determinar ciertos rasgos de la personalidad de los candidatos, los resultados de estas tienden a estar sesgados por la impresión que los candidatos quieren dar al empleador. El objetivo de esta investigación consiste en desarrollar una herramienta de aprendizaje automático que pueda ser utilizada para predecir la personalidad de un candidato basándose en el contenido escrito que se encuentra en sus redes sociales. Para evaluar la precisión de la herramienta se les pidió a los candidatos que participaron en esta investigación realizar la prueba de personalidad de Myers-Briggs de manera tradicional y después se compararon los resultados de los participantes y se compararon contra los resultados obtenidos por el clasificador automático. Para evaluar el desempeño de la herramienta se realizaron una serie de pruebas con las métricas más importantes como exactitud, precisión, y exhaustividad. Como resultado se obtuvo un mayor grado de exactitud con el clasificador basado en el algoritmo de bosque aleatorio, ya que, este logro un 69.0% de exactitud promedio además de obtener las mejores métricas. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Informática es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.subject Matemáticas es_ES
dc.subject Ciencia de los Ordenadores es_ES
dc.title Desarrollo de una herramienta inteligente con técnicas de aprendizaje automático para la aplicación de entrevistas de trabajo. es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias de la Computación es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: IFMAC-197414.pdf
Tamaño: 935.8Kb
Formato: PDF
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