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dc.contributor.authorValdez Almada, Rogelio-
dc.creatorValdez Almada, Rogelio%708292-
dc.date.accessioned2021-07-23T19:49:47Z-
dc.date.available2021-07-23T19:49:47Z-
dc.date.issued2017-08-31-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1574-
dc.descriptionEn la actualidad, hay una tendencia de incremento en el uso de computadoras y dispositivos móviles así como del internet. Estas herramientas son utilizadas para todo tipo de tareas cada día. Lo anterior marca una tendencia de aumento en la demanda de personas que puedan diseñar, implementar, mantener y actualizar el software de estas herramientas. En México, 70% de los egresados dicen tener dificultad para ingresar al mercado laboral. Algunos egresados en las áreas de ingeniería de software se les dificulta conseguir un trabajo acorde a su perfil. Sin embargo, las empresas desarrolladoras de software tienen problemas para conseguir el personal adecuado. El problema se presenta cuando se requiere filtrar entre cientos o incluso miles de posibilidades, aquellos candidatos que pudieran ser realmente compatibles con un puesto haciendo que este proceso sea muy costoso. El presente trabajo propone una solución a esta problemática utilizando procesamiento de lenguaje natural y técnicas de minería de texto para identificar a los candidatos más adecuados para puestos en el área de ingeniería de software. Todo esto, con el sistema de generación automatizada de perfiles de conocimiento, denominado KP GENERATOR. Se diseñó e implementó este sistema específicamente para esta problemática. Para el análisis y diseño, se realizó un análisis de las necesidades, un levantamiento de los requerimientos y se creó una arquitectura para el sistema. Para la implementación se utilizaron herramientas que nos permitieron realizar la misma de manera sencilla pero efectiva, solucionando los objetivos del presente trabajo. KP GENERATOR consta de cuatro elementos principales los cuales son: Preprocesamiento (extracción y preparación del curriculum para el procesamiento), Procesamiento (procesamiento de lenguaje natural, técnicas de minería de texto), Refinamiento (pequeños ajustes que permiten mejorar los resultados del procesamiento) y Presentación (interfaz gráfica encargada de la interacción con el usuario y de la visualización de resultados).es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleSistema de Generación Automatizada de Perfiles de Conocimiento Mediante Técnicas de Minería de Textoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorRodríguez Elías, Oscar Mario%39846-
dc.folio078es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Hermosilloes_MX
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

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