Performance evaluation of matching algorithms in a recruiment platform : Multi-criteria decision-making approach - Kavafoğlu, Osman (My University, 2024)
Gelişen teknoloji ve imkanlar insan kaynakları yönetiminin organizasyonlar için önemini ve değerini artırmıştır. İnsan kaynakları yönetimi personel seçimi, maaş yönetimi, performans yönetimi, çalışanlara sağlanan faydaların yönetimi, çalışanların gelişimi ve eğitimlerinin yönetimi, strateji yönetimi, iş pazarı analizini ve personel kazanımı ve çıkışı fonksiyonlarını içermektedir. Bu tezde insan kaynakları yönetiminin personel seçimi fonksiyonunun üzerinde durulmuştur. İnsan kaynakları teknolojileri, süreçlerini iyileştirmek ve kolaylaştırmak için yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerini uygulayan hızlı büyüyen bir sektör haline gelmiştir. Eşleştirme algoritmaları işe alım fonksiyonunu kolaylaştırmak amacıyla adaylarla iş ilanlarını eşleştirmeyi hedefleyen yapay zeka çözümleridir. Bu tezin amacı bir işe alma platformunda, iş arayan adaylarla ilanları eşleştirmek için kullanılabilecek eşleştirme algoritmalarının, uzmanların gözünden belirli kriterlere göre önemini araştırmak ve performanslarını değerlendirmektir. Bu amaç doğrultusunda bir işe alma platformunda, alanında uzman olan pazarlama, satış, ürün, müşteri deneyimi ve yazılım geliştirme departmanlarının yöneticilerine alternatif algoritmaların ve kriterlerin önem derecelerinin tespiti için ölçek çalışması yapılmıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP, SWARA, VIKOR ve WASPAS metotları ile analiz edilmiş, Kendall uyum katsayısı ile istatiksel olarak test edilmiştir.Çalışmanın ilk aşamasında kriterlerin uzmanlara göre önem dereceleri AHP ve SWARA metotu ile belirlenmiştir. İkinci aşamasında VIKOR ve WASPAS yöntemleri ile karşılaştırmalı olarak bu kriterlere göre uzmanların eşleştirme algoritmalarına dair tercihleri sıralanmıştır. Kullanılan metotların sıralama sonuçlarına bir değişikliğe sebep olup olmadığını belirlemek amacıyla Kendall uyum katsayısı yöntemi uygulanmıştur. Yapılan analiz sonucunda çalışmaya katılan uzmanlara göre en önemli kriter Kullanıcı Memnuniyeti kriteri olurken, seçilen kriterlere göre en önemli algoritma ise Doğal Dil İşleme temelli eşleştirme algoritması olmuştur. Kullanılan metotlardan bağımsız olarak bu veri setiyle aynı sonucun elde edileceği Kendall’ın uyumluluk testinin sonucu olarak bulunmuştur.

Development of the technology and resources have increased the importance and value of human resources management for organizations. Human resources management encompasses functions such as recruitment and selection of staff, wage administration, performance management, benefits governance, professional growth and education, strategic human resources management, job market analysis, and staff retention and separation. This thesis focuses on the recruitment function of human resources management. Human resources technologies have become a fast-growing industry, applying artificial intelligence and machine learning solutions to improve and facilitate its processes. Matching algorithms are artificial intelligence solutions that aim to match job listings with candidates in order to facilitate the recruitment function. The aim of this thesis is to investigate and evaluate the importance and performance of algorithms that can be used to match listings with job seekers on a recruitment platform, based on the selected criterion and the data sourced from the perspective of subject-matter experts. To this end, on a recruitment platform, managers of marketing, sales, product, customer experience and software development departments who are experts in the field have been scaled to identify the importance of alternative algorithms and criterion. The data obtained were analyzed using the AHP, SWARA, VIKOR and WASPAS methods of multi-critical decision-making and statistically tested with Kendall’s Coefficient of Concordance. In the first stage of the study, the importance levels of the criteria according to subject-matter experts were determined by the AHP and SWARA methods. In the second step, with comparison, preferences of subjectmatter experts for matching algorithms regarding the criteria are ranked utilizing VIKOR and WASPAS methods. In order to determine whether utilized methods caused any difference in ranking results, Kendall’s Coefficient of Concordance test is applied. As a result of the analysis, according to the experts participating in the study, the most important criterion was the User Satisfaction, while the best algorithm regarding the criteria in the study was Natural Language Based matching algorithm. Kendall’s Coefficient of Concordance showed that despite different MCDM methods, with this data set, results would be the same.
Bir işe alım platformunda eşleştirme algoritmalarının performanslarının değerlendirilmesi : Çok kriterli karar verme yaklaşım
Keywords: AHP; eşleştirme algoritmaları; Human capital; İnsan kaynakları; İşe alma; Management; matching algorithms; Personel yönetimi; Personnel management; SWARA; VIKOR; WASPAS; WASPAS recruitment; Yönetim