<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Bulletin of Belgorod State Technological University named after. V. G. Shukhov</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Bulletin of Belgorod State Technological University named after. V. G. Shukhov</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2071-7318</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">29132</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Информатика, вычислительная техника и управление</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Computer science, hardware and control</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Информатика, вычислительная техника и управление</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">MODELLING OF THE EMPLOYMENT SERVICE INDICATORS TO DETERMINE CUSTOMER PREFERENCES AND TO SELECTION OF INFORMATION</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЛУЖБЫ ЗАНЯТОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЙ КЛИЕНТА И ПОДБОРА СВЕДЕНИЙ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Лазебная</surname>
       <given-names>Е.А. </given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Lazebnaya</surname>
       <given-names>E.A. </given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Белгородский государственный технологический университет им В.Г. Шухова</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <volume>1</volume>
   <issue>8</issue>
   <fpage>170</fpage>
   <lpage>175</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://naukaru.ru/en/nauka/article/29132/view">https://naukaru.ru/en/nauka/article/29132/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Задача содействия полной  и экономически эффективной занятости населения требует создания и использования в работе службы занятости механизма, позволяющего определять требования клиентов и подбор сведений, основанных на степени их соответствия предпочтениям клиентов. Для учета требований отдельного соискателя к виду и характеристикам рабочего места выделяется ряд показателей, позволяющих определить степень предпочтений соискателя при подборе рабочего места. Для обеспечения подбора кандидата наиболее удовлетворяющего всем потребностям предприятия для конкретной вакансии также выделяется ряд показателей (критериев), позволяющих определить степень предпочтений кандидатур. Все показатели носят качественный характер и для определения их количественного значения использован аппарат нечетких множеств. Группы показателей образуют систему предпочтений, используемую в работе службы занятости.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Task of promoting a complete and cost-effective employment requires the creation and use of the employment services working mechanism. This mechanism should define customer requirements and selection of information, based on their degree of compliance with customer preferences. To account requirement for the applicant at to the form and characteristics of the workplace is allocated a number of indicators. They allow you to determine the extent the applicant preferences in the selection of workplace. To account requirement of the candidate to meet the needs of the enterprise for a job is also highlighted a number of indicators. They allow you to determine the degree of preferences of candidates. All the indicators are qualitative and quantitative determination of their values used fuzzy sets. Indicators form a preference system to be used in the service of employment.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>Весовой коэффициент</kwd>
    <kwd>система предпочтений</kwd>
    <kwd>групповая экспертная оценка</kwd>
    <kwd>функция принадлежности</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>The weighting factor</kwd>
    <kwd>the system preferences</kwd>
    <kwd>group expert evaluation</kwd>
    <kwd>fuzzy-set function</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Введение. Одним из основным механизмов рынка труда является взаимодействие между спросом на рабочую силу и предложением рабочих мест [1], при этом функциями рыночного механизма являются следующие:регулирование спроса и предложения труда, обеспечение встреч между продавцами рабочей силы и работодателями для заключения договоров в целях соединения;обеспечение конкуренции между работниками за рабочие места, а между работодателями за наем рабочей силы;содействие полной  и экономически эффективной занятости [2–4].Существующие в настоящее время специальные центры, деятельность которых направлена на оказание содействия трудоустройству, работают, в основном, с информационными поисково-консультативными системами, безусловно, выполняют большую работу с целью оказания содействия трудоустройству, но возможности таких систем часто ограничены отсутствием механизма, позволяющего определять требования клиентов и подбор сведений, основанных на степени их соответствия предпочтениям клиентов.Модель потоков данных для выполнения запросов от клиентов с использованием системы предпочтений [5] изображена на рис. 1. Внешними сущностями в ней являются соискатель и предприятие, выполнение подбора вакансий и кандидатур осуществляется на основании информации расположенной в хранилищах Вакансии и Соискатели соответственно [6].  Основная часть. Для учета требований отдельного соискателя к виду и характеристикам рабочего места, используется критериальный подход [7, 8]: выделяется ряд показателей (критериев), позволяющих определить степень предпочтений соискателя при подборе рабочего места. Для более корректного, правильного подбора вакансии каждому критериев должен присваиваться определенный весовой коэффициент [9, 10], в зависимости от предпочтений соискателя.Вычисление весовых коэффициентов в зависимости от предпочтений соискателя. В первую очередь соискателю необходимо распределить критерии по группам, расположенным в порядке убывания значимости. В зависимости от места занимаемого критерием вычисляется его весовой коэффициент по формуле: ,                      (1)где  - весовой коэффициент i-го критерия  , n – общее количество учитываемых критериев; r  – значимость критерия (номер по порядку в списке всех критериев) Необходимо отметить, что несколько критериев могут входить в одну группу. В этом случае они получают одинаковый весовой коэффициент, который вычисляется как среднее арифметическое всех коэффициентов данной группы [11].Критерии для оценки степени соответствия вакансий требованиям соискателя. В зависимости от вида и характера проявления критерия используются различные способы получения и отражения соответствия отдельного критерия требованию,  отраженные в виде функций принадлежности. В зависимости от типа и возможных значений оценка критериев производится по заранее определенному механизму [12]. Значение каждого из критериев принадлежит отрезку [0, 1]. Описание критериев, используемых при подборе вакансии соискателем с помощью функций принадлежности, приводится в табл. 1.  Рис. 1. Модель потоков данных работы системы с использованием системы предпочтенийТаблица 1Вид функций принадлежности критериев при подборе вакансииНаименование критерияФункции принадлежностиГрафик функции принадлежности Заработная плата  SS­zp­ – коэффициент степени соответствия критерия заработная плата требуемому значению;zp  –  размер заработной платы конкретного рабочего места;zptr – размер заработной платы в соответствии с требованиям соискателя.  Степень соответствия рабочего места специальности SS­cc – коэффициент соответствия критерия степени соответствия рабочего места специальности требуемому значению;cc   –  степень соответствия рабочего места специальности;cctr – требуемая степень соответствия рабочего места специальности. Режим работы (аналогично определяются функции принадлежности для критериевГородХарактер работы)  SS­rr – коэффициент степени соответствия режима работы рабочего места требуемому значению;rrtri  –   i-й режим работы, выбранный соискателем;ηi- весовой коэффициент i-го режима;i – количество выбранных режимов;rr – режим работы конкретного рабочего места;n – общее количество предоставляемых для выбора режимов работы.  Критерии для оценки степени соответствия кандидата требованиям работодателя. Для обеспечения подбора кандидата наиболее удовлетворяющего всем потребностям предприятия для конкретной вакансии также необходимо определить множество критериев. Такой подход позволяет учитывать предпочтения работодателя для получения наиболее подходящих кандидатур [13]. Описание критериев, используемых при подборе кандидатур работодателем с помощью функций принадлежности, приводится в табл. 2. Таблица 2Вид функций принадлежности критериев при подборе кандидатурНаименование критерияФункции принадлежностиГрафик функции принадлежностиСредний балл диплома   SS­sb­ – коэффициент степени соответствия среднего балла кандидата требуемому значению;sb  -  средний балл кандидата;sbtr –средний балл, требуемый работодателю. Стаж работы  SS­cr – коэффициент степени соответствия стажа работы требуемому значению;cr  -  стаж работы кандидата;crtr – требуемый работодателем стаж. Возраст  SSv­ – коэффициент степени соответствия возраста требуемому значению;v1tr, v2tr –  соответственно минимальный и максимальный возраст кандидата, требуемый работодателю.v Î[16, пенсионный возраст (pv)];pv – пенсионный возраст. Степень соответствия специальности рабочему месту  SS­cc – коэффициент соответствия критерия степени соответствия специальности кандидата рабочему месту требуемому значению;cc   – степень соответствия рабочего места специальности;cctr – требуемая степень соответствия специальности рабочему месту. Иностранный язык(аналогично определяются функции принадлежности для критериев:Знание компьютераВодительские права)  SS­in – коэффициент степени соответствия критерия иностранный язык требованиям работодателя;intri  -   i-й язык, выбранный работодателем;ρi - весовой коэффициент i-го языка;i – количество выбранных языков; in –  язык, которым владеет кандидат;n – общее количество выбранных языков. Пол (аналогично определяется функция принадлежности для критерияСемейное положение) SSp­ – коэффициент степени соответствия пола кандидата требуемому значению;p  –  пол кандидата;ptr –  пол, определяемый требованиями работодателя.  На основе полученных значений степеней соответствия всех отобранных критериев требованиям соискателя, необходимо получить агрегированное количественное значение для каждого рабочего места, которое отражает соответствие в целом вакансии этим требованиям. Для вычисления коэффициента соответствия рабочего места требованиям соискателя используется формула: ,где SS – степень соответствия рабочего места требованиям соискателя;   – весовой коэффициент j-го критерия; SSj­ – степень соответствия j-го критерия требованиям соискателя; n – общее количество учитываемых критериев.Аналогичным образом определяется агрегированное количественное значение для каждого соискателя, которое отражает соответствие в целом кандидата требованиям работодателя.Формирование матриц нечетких отношений предпочтений для определения степени соответствия специальности кандидата рабочему месту. Для более точного определения и оценки некоторых качественных аспектов, при описании критериев, слабо поддающихся формализации, каковым представляется критерий cc, представляющий степень соответствия специальности кандидата рабочему месту специальности, целесообразно учитывать мнение экспертов. При этом имеется в виду, что эксперты в достаточной степени обладают знаниями и представлениями об исследуемых объектах, поэтому задача определения рассогласованности в полученных значениях функции принадлежности, не рассматривается [14].Гибким способом формализации имеющихся у экспертов знаний о реальной ситуации представляется такой, при котором они имеют возможность описывать степень своей убежденности в предпочтениях между элементами множества с помощью действительных чисел из интервала [0,1] и целых чисел из интервала [1,b] (b – натуральное число, определяемое разработчиком).Перед каждым из экспертов стоит задача попарного сравнения степеней принадлежности исследуемой специальности k1–го и  k2–го рабочих мест (здесь k1, k2=1,…,p индексы элементов множества рабочих мест RM). В результате опроса отдельного эксперта будет получена матрица отношения предпочтения, элементы которой определяют степень предпочтения между k1 и k2 элементами множества RM. В полученной, в результате попарных сравнений, матрице, диагональные элементы равны 1, а симметричные относительно главной диагонали элементы взаимно обратны. Так как при моделировании  критерия используется групповая экспертная оценка, то информация о попарном сравнении элементов множества каждым из экспертов s (s=1,..q) представляется в форме отношения предпочтения Rs и число отношений предпочтений на множестве RM, будет соответствовать количеству задействованных в процессе экспертов. Таким образом, имеется q отношений предпочтения Rs на множестве RM. Далее для решения задачи определения значения функции принадлежности, описывающей показатель степени соответствия специальности кандидата рабочему месту, используется косвенный алгоритм групповой экспертной оценки [14].Результаты работы системы с использованием системы предпочтений. Для реализации задачи определения предпочтений клиента и подбора сведений разработана система, которая может быть использована в работе службы занятости [15]. Интерфейсная форма выбора критериев для соискателей при подборе вакансий изображена на рис. 2, а,  ввод требований по каждому критерию (рис. 2, б) содержит поля для ввода требований только по тем критериям, которые выбрал пользователь на предыдущем шаге.  а бРис. 2. а – форма для выбора критериев; б – форма для ввода требований Соискатель получает результаты подбора в краткой форме с указанием вакансии и степени соответствия (рис. 3). Выделение вакансии позволяет открыть окно с ее дополнительным описанием. Возможно сохранение подробных результатов в файл и печать.    Рис. 3. Форма вывода результатов подбора вакансий  Таким образом, предложенная система предпочтений предлагает гибкие возможности при подборе сведений из базы данных службы занятости в соответствии с учетом предпочтений клиента, что в целом будет оказывать содействие более полной  и экономически эффективной занятости населения. </p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Паспорт долгосрочной целевой программы «Развитие профессионального образования Белгородской области». Режим доступа: http://oko-rf.ru/filedocs/docs385.doc   (дата обращения: 15.12.2011).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Pasport dolgosrochnoy celevoy programmy «Razvitie professional'nogo obrazovaniya Belgorodskoy oblasti». Rezhim dostupa: http://oko-rf.ru/filedocs/docs385.doc   (data obrascheniya: 15.12.2011).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Васильев В.Н., Гуртов В.А., Питухин Е.А. и др. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации. М.: Техносфера, 2006. 680 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Vasil'ev V.N., Gurtov V.A., Pituhin E.A. i dr. Rynok truda i rynok obrazovatel'nyh uslug v sub'ektah Rossiyskoy Federacii. M.: Tehnosfera, 2006. 680 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Федосеев В.В. Экономико-математические модели и прогнозирование рынка труда.  М.: Вузовский учебник, 2011. 144 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fedoseev V.V. Ekonomiko-matematicheskie modeli i prognozirovanie rynka truda.  M.: Vuzovskiy uchebnik, 2011. 144 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Капелюшников Р.И. Российский рынок труда: адаптация без реструктуризации. ГУ ВШЭ, 2001. 309 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kapelyushnikov R.I. Rossiyskiy rynok truda: adaptaciya bez restrukturizacii. GU VShE, 2001. 309 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH  СПб.: БВХ - Петербург, 2003. 736 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH  SPb.: BVH - Peterburg, 2003. 736 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лазебная Е.А., Лазебная И.А. Задачи и информационное наполнение системы прогнозирования потребности в трудовых ресурсах // Содействие профессиональному становлению личности и трудоустройству молодых специалистов в современных условиях: сб. материалов V Междунар. заочная науч.-практ. конф., Белгород, 2013. С. 22-28.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lazebnaya E.A., Lazebnaya I.A. Zadachi i informacionnoe napolnenie sistemy prognozirovaniya potrebnosti v trudovyh resursah // Sodeystvie professional'nomu stanovleniyu lichnosti i trudoustroystvu molodyh specialistov v sovremennyh usloviyah: sb. materialov V Mezhdunar. zaochnaya nauch.-prakt. konf., Belgorod, 2013. S. 22-28.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Yarushkina N.G. Osnovy teorii nechetkih i gibridnyh sistem: Ucheb. posobie. M.: Finansy i statistika, 2004. 320 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. C. 5-49.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zade L.A. Osnovy novogo podhoda k analizu slozhnyh sistem i processov prinyatiya resheniy. V kn.: Matematika segodnya. M.: Znanie, 1974. C. 5-49.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 165 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zade L.A. Ponyatie lingvisticheskoy peremennoy i ego primenenie k prinyatiyu priblizhennyh resheniy. Per. s angl. M.: Mir, 1976. 165 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, 1965. Vol.8. №3. Pp. 338-353.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, 1965. Vol.8. №3. Pp. 338-353.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие  М. : Интернет-Ун-т информ. технологий: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. 316 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Yah'yaeva G. E. Nechetkie mnozhestva i neyronnye seti : uchebnoe posobie  M. : Internet-Un-t inform. tehnologiy: BINOM. Laboratoriya znaniy, 2010. 316 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лазебная, Е.А., Иванов И.В. Нечетко-множественное моделирование потребности регионального рынка труда в трудовых ресурсах (электронный ресурс) // Наука и образование - Электронное научно-техническое издание Эл № ФС 77 - 30569. 2011. №9. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/issue/206036.html - ISSN 1994-0408 (дата обращения 25.04.2016)</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lazebnaya, E.A., Ivanov I.V. Nechetko-mnozhestvennoe modelirovanie potrebnosti regional'nogo rynka truda v trudovyh resursah (elektronnyy resurs) // Nauka i obrazovanie - Elektronnoe nauchno-tehnicheskoe izdanie El № FS 77 - 30569. 2011. №9. Rezhim dostupa: http://technomag.edu.ru/issue/206036.html - ISSN 1994-0408 (data obrascheniya 25.04.2016)</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лазебная, Е.А., Иванов И.В. Моделирование профессионально-квалификационной структуры резервного спроса на региональном рынке труда // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. №8. С. 47-51.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lazebnaya, E.A., Ivanov I.V. Modelirovanie professional'no-kvalifikacionnoy struktury rezervnogo sprosa na regional'nom rynke truda // Vestnik komp'yuternyh i informacionnyh tehnologiy. 2011. №8. S. 47-51.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. 208 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Orlovskiy S.A. Problemy prinyatiya resheniy pri nechetkoy ishodnoy informacii. M.: Nauka. Glavnaya redakciya fiziko-matematicheskoy literatury, 1981. 208 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Свидетельство о регистрации электронного ресурса ресурса № 18050  Система анализа резервного спроса и предложения рынка труда с использованием экспертных оценок / Е.А. Лазебная; заявитель и правообладатель БГТУ им. В.Г. Шухова. № 50201250376, - заявл. 25.11.2011; опубл. 26.03.2012. № 3.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Svidetel'stvo o registracii elektronnogo resursa resursa № 18050  Sistema analiza rezervnogo sprosa i predlozheniya rynka truda s ispol'zovaniem ekspertnyh ocenok / E.A. Lazebnaya; zayavitel' i pravoobladatel' BGTU im. V.G. Shuhova. № 50201250376, - zayavl. 25.11.2011; opubl. 26.03.2012. № 3.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
