Bài báo: “Evaluate the efficiency of hybrid model based on Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory in Information Technology Job Graph Network”
Sinh viên thực hiện:
- Nguyễn Minh Nhựt – 17520867 – HTCL2017 – Đồng tác giả.
- Đặng Minh Quân – 19520867 – HTTT2019 – Đồng tác giả.
- Lê Mai Duy Khánh – 19521679 – HTTT2019 – Đồng tác giả.
Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Đình Thuân
Tóm tắt bài báo:
Sự tiến bộ của công nghệ đã có tác động tích cực đến lối sống trong xã hội mang lại nhiều cơ hội việc làm hơn. Nó có thể đã tác động tới quyết định của sinh viên Công nghệ thông tin về nghề nghiệp lý tưởng trong tương lai của họ. Để giúp sinh viên ngành Công nghệ thông tin tại Việt Nam và các nước lân cận có thể kết nối, tương tác với các nhà tuyển dụng để tìm việc làm, chúng tôi xây dựng ứng dụng ISCV sử dụng Smart Contract trong Công nghệ Blockchain để tạo kết nối và lưu trữ thông tin. Chúng tôi cũng sử dụng một số thuật toán Machine Learning bao gồm Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) để tạo ra một hệ thống đề xuất có thể hỗ trợ các cá nhân lựa chọn công việc phù hợp với kĩ năng và năng lực của bản thân. Hơn nữa, chúng tôi đã đề xuất một mô hình kết hợp Convolutional Neural Network (CNN) với Long Short-Term Memory. Mô hình Hybrid CNN-LSTM tận dụng khả năng trích xuất đặc trưng của CNN từ dữ liệu đầu vào và khả năng học theo trình tự của LSTM. Tập dữ liệu huấn luyện và kiểm thử được thu thập từ các trang web tìm kiếm việc làm. Chúng tôi đã sử dụng các số liệu hiệu suất phân loại bao gồm Accuracy, Recall, Precision và Micro-F1 để đánh giá hiệu suất của các mô hình. Kết quả thực nghiệm cuối cùng chứng minh mô hình Hybrid CNN-LSTM có độ chính xác cao nhất.
"Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Thầy Nguyễn Đình Thuân – Trưởng Khoa Hệ thống Thông tin đã tận tình hướng dẫn và chỉ ra những mặt hạn chế của chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế này"
The 10th International Conference on Future Data and Security Engineering (FDSE) là diễn đàn hàng đầu được thiết kế dành cho các nhà nghiên cứu và học viên quan tâm đến các hoạt động tiên tiến và thực tiễn về dữ liệu, thông tin, kiến thức và kỹ thuật bảo mật để khám phá những ý tưởng tiên tiến, trình bày và trao đổi kết quả nghiên cứu cũng như các ứng dụng nâng cao sử dụng nhiều dữ liệu, cũng như thảo luận các vấn đề mới nổi về dữ liệu, thông tin, kiến thức và kỹ thuật bảo mật. Tại FDSE, các nhà nghiên cứu và học viên sẽ không chỉ có thể chia sẻ các giải pháp nghiên cứu cho các vấn đề của xã hội kỹ thuật bảo mật và dữ liệu ngày nay mà còn xác định các vấn đề và hướng đi mới cho công việc nghiên cứu và phát triển liên quan trong tương lai.
FDSE Proceedings đã được lập chỉ mục trong Scopus, EI Compendex, DBLP và được liệt kê trong Conference Proceeding Citation Index (CPCI) của Thomson Reuters.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0o3KyrCovRgEy4WsdUdMuUWVUAoGDhzRQ3EkRg2KaorjMB8UPHmz5WzeRuGK42zd3l
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
