Edward)Michael)Poot) 10296514) Bachelor)Business)Administration) University)of)Amsterdam) Academic)year)2014/2015) ) Amsterdam,)June)29,)2015)) ) ) ) ) First)supervisor:)V.)Kobayashi) Second)supervisor:)S.)Mol) ) ) Author)note) This)document)is)written)by)student)Edward)Poot)who)declares)to)take)full)responsibility)for) the)contents)of)this)document.) I)declare)that)the)text)and)the)work)presented)in)this)document)is)original)and)that)no) sources)other)than)those)mentioned)in)the)text)and)its)references)have)been)used)in) creating)it.) The)Faculty)of)Economics)and)Business)is)responsible)solely)for)the)supervision)of) completion)of)the)work,)not)for)the)contents.)
Table&of&contents& ABSTRACT&...&3) 1.&FINDING&JOB&TITLE&SYNONYMS&BY&ANALYSING&SKILLS&IN&ONLINE&JOB&OFFERS&...&5) 1.1)RESEARCH)QUESTION)...)7) 1.2)SCOPE)...)7) 1.3)STRUCTURE)OF)THESIS)...)8) 2.&LITERATURE&REVIEW&...&10) 2.1)TEXT)MINING)...)10) 2.2)ASSESSING)THE)SIMILARITY)BETWEEN)JOB)OFFERS)...)12) 2.3)JOB)TITLE)SYNONYMS)BASED)ON)SKILLS)...)13) 2.4)ONLINE)JOB)OFFERS)AND)INFORMATION)SYSTEMS)...)15) 2.5)ONLINE)JOB)OFFERS)AND)TEXT)MINING)...)16) 2.6)CLUSTERING)...)17) 2.6)CONCLUSION)LITERATURE)REVIEW)...)17) 3.&RESEARCH&METHOD&...&19) 3.1)START)WITH)COMPLETE)DATA)SET)CONSISTING)OF)ONLINE)JOB)OFFERS)...)19) 3.2)PRE`PROCESSING)DATA)SET)BEFORE)USE)...)19) 3.3)MANUALLY)PROVIDE)TRAINING)SET)OF)DATA)...)21) 3.4)USING)MACHINE)LEARNING)TO)AUTOMATICALLY)DERIVE)SKILLS)FROM)A)JOB)OFFER)...)21) 3.5)CLUSTERING)JOB)OFFERS)BASED)ON)SKILL)SETS)...)24) 3.6)DETERMINING)ALTERNATIVE)JOB)TITLES)...)24) 3.7)FURTHER)RESEARCH)TYPOLOGIES)...)25)
3.8)DATA)RELIABILITY,)VALIDITY,)GENERALIZABILITY)...)26)
4.&DATA&ANALYSIS&AND&RESULTS&...&28) 4.1)MANUAL)LABELLING)OF)SENTENCES)...)28) 4.2)USING)MACHINE)LEARNING)TO)AUTOMATICALLY)LABEL)SENTENCES)...)33) 4.3)CLUSTERING)THE)VACANCIES)BASED)ON)SKILLS)...)33) 5.&DISCUSSION&...&39) 5.1)PRACTICAL)IMPLICATIONS)...)39) 5.2)THEORETICAL)IMPLICATIONS)...)40) 5.3)RECOMMENDATIONS)FOR)FUTURE)RESEARCH)...)41) 5.4)LIMITATIONS)...)42) 6.&CONCLUSION&...&44) REFERENCES&...&46) APPENDIX&...&51) )
Abstract) Many)job)titles)have)alternative)job)titles,)some)of)which)are)unknown)to)most)people.) Jobseekers)using)job)websites)to)find)a)job)often)use)the)same)job)title)known)to)them)from) previous)work)experience.)Due)to)ambiguity)of)job)titles)and)use)of)current)technology,) which)does)not)account)for)these)alternate)job)titles,)potential)matches)between)employers) and)jobseekers)have)not)taken)place.)When)a)method)would)be)devised)by)which)alternative) job)titles)can)be)identified)and)automatically)included)in)search)queries)on)job)websites) employers’)vacancies)could)potentially)reach)more)applicants)which)leads)to)a)larger)pool)of) applicants)to)select)from.)Using)techniques)from)the)fields)of)text)mining)and)machine) learning)an)automatic)way)of)identifying)these)alternative)job)titles)is)devised.)A)large) dataset)containing)job)offers)is)utilized)as)input)for)the)machine)learning)and)text)mining) algorithms.)The)dataset)does)not)contain)skills)in)a)distinct)technical)entity)so)these)skills)will) need)to)be)extracted)from)the)general)description)text.)This)is)done)using)machine)learning) classification)algorithms.)Before)the)algorithm)can)identify)and)extract)the)skills)a)so`called) training)set)needs)to)be)supplied)to)the)algorithm.)This)training)set)is)a)sample)in)which)for) several)job)offers)the)researcher)has)manually)identified)the)skills)in)the)description)text)and) labelled)each)sentence)as)such.)To)aid)in)this)manual)labelling)process)a)web)application)has) been)created)to)enhance)productivity)and)reduce)error)proneness.)These)skills)are)then) clustered)and)using)two)measures)of)similarity)the)possible)alternative)job)titles)are) deduced.)An)example)of)similar)job)titles)detected)by)this)method)is)given.)The)results)of)this) thesis)have)important)implications)for)both)employers)and)job)seekers)as)well)as) researchers,)who)seek)to)compare)occupations)between)countries.)Jobseekers)will)find)more)
vacancies,)employers’)have)a)larger)pool)of)applicants)to)choose)from)and)their)vacancies) have)a)higher)reach.)For)researchers,)identifying)these)alternative)job)titles)provides)a)basis) for)cross`country)comparisons.) Keywords:*job)title,)synonyms,)alternatives,)clustering,)text)mining,)machine)learning,) labelling,)training)set,)skills,)vacancies,)job)offers) & & & & & & & & & & & & & & )
1.&Finding&job&title&synonyms&by&analysing&skills&in&online&job&offers& Nowadays)a)lot)of)people)seek)job)offers)by)using)job)websites)such)as)Monsterboard) (http://www.monsterboard.nl/).)Most)of)these)people)will)be)searching)for)jobs)with)a)job) title)similar)to)the)job)title)of)their)previous)job.)However,)often)there)are)not)any)general) definitions)available)for)a)specific)job)title.)Thus,)it)could)be)that)two)distinct)job)titles) actually)require)the)same)set)of)skills)and)tasks)to)be)done.)For)example,)a)person)searching) for)an)Account)Manager)job)might)be)unaware)that)a)Sales)Manager)job)has)the)same)skill) requirements.)Job)seekers)might)not)encounter)these)other)job)offers)in)their)online)quest) since)search)results)might)be)limited)to)a)specific)job)title.)Solving)this)problem)is)highly) relevant)in)today’s)society,)in)which)many)people)are)left)unemployed)as)a)result)of)the) recent)economic)crises.)This)problem)will)be)partially)resolved)when)employers’)vacancies) reach)more)potential)employees)and)on)the)other)side)of)the)same)coin)employees)are)able) to)find)more)vacancies)matching)their)skills)(see)Figure)1).)Thus,)for)both)parties)in)the) recruitment)process)solving)this)problem)will)be)ultimately)beneficial)to)them.) The)societal)relevance)of)the)problem)is)highlighted)by)two)news)articles)found)on) the)internet.)One)article)is)from)Sourceon.com)(2011),)a)website)about)sourcing)news,)and) the)other)one)is)a)press)release)(2009))of)the)Dutch)company)InGoedeBanen.nl)which)offers) automatic)job)offer)placement)for)businesses)on)multiple)sites)by)utilizing)dedicated) software,)while)at)the)same)time)already)stressing)the)importance)of)providing)multiple) synonymous)job)titles)to)clients.)An)excerpt)of)the)latter)article:)“One)of)the)benefits)for) employers)will)be)that)employers)will)be)able)to)add)relevant)synonyms)to)jobs)and)job) titles”.))
Furthermore,)in)an)article)of)Tijdens,)de)Ruijter)&)de)Ruijter)(2012))it)is)stated)that)it) is)currently)not)possible)to)assess)the)similarity)of)occupations)between)countries.)According) to)the)authors)this)problem)is)important)in)the)context)of)an)entity)such)as)the)European) Union,)in)which)comparisons)across)countries)are)necessary)for)making)occupational) projections)and)identifying)future)continental)skill)requirements.)Each)country)has)a) different)language)or)culture;)some)jobs)may)be)named)differently)but)are)in)fact)depicting) the)same)job)named)differently)across)countries.)In)some)countries)lexical)job)databases,) such)as)O*NET)in)the)United)States,)have)emerged)providing)information)about)the) definition)of)jobs)and)alternate)job)titles.)Nonetheless,)Tijdens)et)al.)conclude)that,)giving)the) example)of)O*NET,)the)maintenance)and)repletion)of)such)a)system)is)not)to)be)taken)lightly) and)thus)is)only)conducted)infrequently)and)for)a)single)job)area)cluster)only.)The)repletion) of)the)database)is)also)largely)a)manual)process,)since)O*NET)for)example)bases)its) information)on)empirical)workplace)visits)and)employee)surveys.)If)this)process)could)be) conducted)in)an)automated)way)by)utilizing)techniques)such)as)text)mining)and)machine) learning)faster)and)more)efficient)ways)to)further)facilitate)the)comparison)of)occupations) across)countries)could)be)realized.)By)observing)the)occurrence)of)the)problem)in)recent) literature)the)problem)is)assumed)to)be)a)currently)occurring)phenomenon)that)takes)place) in)today’s)job)market.) This)thesis)will)try)to)further)explore)the)relevance)of)the)problem)and)the)real) possibilities)and)benefits)of)applying)text)mining)techniques)on)‘big)data’)sets)as)a)first)step) towards)solving)this)problem.)The)research)is)thus)data`driven.)This)research)is)also)practice` driven)rather)than)theory`driven)due)to)its)practical)and)empirical)nature.)
1.1&Research&Question& The)former)problem)definition)leads)to)an)initial)research)question:)To)what)extent)is) it)possible)to)automatically)classify)multiple)job)offers)as)being)the)same)job)based)on)the) required)skills)and)derive)the)alternative)job)titles)from)this?) Elaborating)further)upon)this)research)question)it)is)conjectured)that)it)will)be) possible)to)automatically)retrieve)a)list)of)synonyms)for)a)specific)job)title.)In)this)thesis)the) words)synonym,)alternate)or)alternative)in)combination)with)job)title)are)used)to)refer)to)the) other)job)titles)with)the)same)underlying)skill)sets)that)could)exist.) Based)on)the)research)question)the)research)objectives)can)be)formulated:) I.! To)determine)the)similarity)between)job)titles)based)on)skills) II.! To)be)able)to)do)this)in)an)automated)way)using)vacancy)data)retrieved) from)job)websites) The)set)of)skills)is)defined)by)grouping)all)individual)skills)described)in)a)sentence.)The) similarity)between)two)job)titles)is)measured)by)assessing)the)similarity)between)the) identified)skills)belonging)to)combinations)distinct)vacancies.) 1.2&Scope& It)is)determined)to)focus)only)on)the)skills)required)and)not)on)the)tasks)or)activities) to)be)done)that)are)listed)in)a)vacancy.)While)further)steps)of)this)research)could)also)be) done)on)the)basis)of)the)tasks)that)are)included)in)the)data)it)is)decided)not)to)use)them) because)using)both)types)will)require)more)time)than)is)available)for)writing)this)thesis.)Thus,) given)the)time)constraints)it)appears)to)be)not)feasible)to)research)both)types)of)data.)
Furthermore,)the)analysed)vacancies)will)be)a)specific)subset)of)all)available) vacancies.)By)utilizing)and)filtering)on)the)industry)code,)only)the)IT)industry)is)included)in) the)analysis)and)only)this)industry)will)be)used)to)try)to)answer)the)research)question.)The) reason)for)this)is)that)skills)in)the)IT)sector)are)usually)well)defined)and)thus)are)probably) easier)to)assess)similarity)of.)In)other)sectors)these)skills)may)be)defined)using)a)wide)range) of)different)words.)In)the)IT)sector)a)skill,)such)as)a)specific)programming)language,)can)often) not)be)defined)in)terms)other)than)the)name)of)that)programming)language.) 1.3&Structure&of&thesis& First)a)literature)review)is)conducted)to)present)current)theories)on)the)definition,) use,)advantages)and)limitations)of)text)mining)and)machine)learning)as)well)as)other) components)that)are)involved)in)finding)an)answer)to)the)defined)problem.)These) components)include)the)definition)of)a)skill)and)measures)to)assess)the)overlap)in)skills) between)distinct)jobs)in)order)to)find)the)synonymous)job)titles.)The)emphasis)is)on)skills) because)for)the)most)part)jobs)can)be)defined)based)on)their)skill)requirements)according)to) recent)literature)describing)the)rise)of)the)competency`based)organization)(Lawler,)1993).) Skills,)viewed)as)being)the)basis)of)a)job,)therefore)may)lead)to)the)identification)of)these) alternative)job)titles.) )The)gathered)knowledge)is)then)applied)when)analysing)data)that)is)obtained)from) online)job)website)UWV.nl.)Furthermore,)the)research)method)and)materials)are)defined,) explaining)how)each)research)step)can)be)conducted.)In)the)data)analysis)and)results)section) the)actual)techniques)from)the)machine)learning)and)text)mining)fields)that)are)used)are) described)step)by)step.)The)final)solution)that)is)derived)is)then)described)in)the)results)
section.)This)solution)offers)insights)on)techniques)which)can)be)used)to)automatically)derive) alternate)job)titles)based)on)skill)requirements.)In)the)discussion)the)findings)are)discussed) and)implications,)limitations)and)directions)for)further)research)are)provided.) ) & & & & ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
2.&Literature&review& To)research)the)occurrence)of)the)alternative)job)titles)phenomenon)and)to)solve)the) problem)identified)further)research)has)to)be)conducted.)Synonyms)of)job)titles)could)be) identified)based)on)overlaps)in)skill)sets.)Large)sets)of)vacancy)data)containing)these)skills) sets)can)be)retrieved)from)the)internet,)especially)on)job)websites.)These)large)data)sets)of) vacancies)are)suitable)sources)to)identify)these)alternative)job)titles)because)information) about)both)the)job)titles)and)skill)sets)are)available)in)these)data)sets,)providing)all)data)that) is)needed)to)research)this)topic.)Each)component)of)the)research)to)be)conducted)is)first) explained)and)reviewed)based)on)current)literature.) 2.1&Text&mining& Manually)looking)for)patterns)in)these)data)sets)would)be)time`consuming)and)costly.) The)field)of)text)mining)provides)opportunities)to)automate)the)detection)of)patterns.)If)text) mining)techniques)are)to)be)used)the)data)set)must)be)appropriate.)A)database)of)online)job) offers)provides)millions)of)digitized)job)offers)stored)in)a)structured)way,)which)is)suitable) when)employing)text)mining)techniques.)To)understand)the)possibilities)and)limitations) currently)present)in)text)mining)techniques)employed)today,)literature)explaining)text) mining)techniques)are)reviewed.)The)articles)of)Hotho,)Nürnberger)&)de)Paas)(2005))and) Solka)(2008))provide)a)brief)overview)of)what)text)mining)is)and)can)potentially)achieve.) According)to)Stavrianou,)Andritsos)&)Nicoloyannis)(2007))and)Hotho)et)al.)(2005))text) mining)is)a)technique)that)seeks)to)uncover)insights)that)were)unknown)before)analysing)the) data.)The)origin)of)text)mining)is)the)field)of)data)mining)but)text)mining)also)involves) techniques)found)in)information)extraction)and)retrieval)as)well)as)computational)linguistics,)
machine)learning,)natural)language)processing)and)knowledge)management)(Stavrianou)et) al.,)2007;)Feldman)&)Sanger,)2007).) Stavrianou)et)al.)(2007))state)that)text)mining)enables)the)discovery)of)correlations) between)textual)characteristics)of)which)the)sources)are)distinct.)This)is)also)described)by) Feldman)&)Sanger)(2007))only)they)describe)this)as)process)link)detection)instead)of) correlation)discovery.)Because)large)quantities)of)data)from)several)job)websites)is)used,)and) thus)originates)from)multiple)distinct)sources,)text)mining)is)an)appropriate)technique)to) analyse)the)data)sets.) Solka)(2008))gives)examples)of)text)mining)tasks)such)as)categorizing)documents)as) belonging)to)a)specific)topic)or)the)grouping)of)documents)in)such)a)way)that)documents)end) up)in)a)group)in)which)all)documents)are)similar)to)each)other)within)the)group)but)dissimilar) in)contrast)to)other)groups.)This)process)is)also)known)by)the)name)clustering.)In)this) research)clustering)will)be)used)as)the)primary)technique)to)identify)the)alternative)job) titles.)Skills)extracted)from)job)offers)will)be)clustered)and)these)clusters)will)form)the)basis) to)assess)the)similarity)of)job)titles,)since)each)type)of)skill)is)typically)associated)with) multiple)vacancies.)This)process)is)explained)in)more)detail)in)the)research)method)section.) When)clustering)techniques)are)used)the)number)of)different)clusters)eventually) returned)has)to)be)specified)before)running)the)analysis.)One)technique)suitable)for)deriving) this)number)of)clusters)is)silhouette)analysis.)Silhouette)analysis)is)a)technique)first)proposed) by)Rousseeuw)in)1986.)For)each)cluster)a)so`called)silhouette)is)constructed,)which) represents)the)level)of)comparability)of)the)cluster’s)tightness)and)separation.)This)can)be) presented)visually)and)with)that)the)objects)that)fit)best)in)a)cluster)and)which)ones)only)fit)
in)a)specific)cluster)because)it)is)between)two)clusters)and)in)theory)does)not)really)belong) to)any)cluster)more)than)another.)The)silhouette)of)each)cluster)is)then)combined)in)order)to) derive)an)average)silhouette,)which)can)then)be)used)to)combine)similar)clusters)to)end)up) with)an)ideal)number)of)clusters.) 2.2&Assessing&the&similarity&between&job&offers& Before)clustering)of)the)documents)can)be)commenced)a)way)to)measure)the) distance)or)similarity)between)job)offers)must)be)defined.)The)Jaccard)similarity)coefficient) appears)suitable)for)this.)It)was)introduced)by)Paul)Jaccard)in)1902.)The)coefficient)can)be) calculated)by)taking)the)intersection)of)two)sets)and)dividing)that)result)by)the)union)of)both) sets.)In)our)case)is)that)the)input)sets)are)clusters.)For)example,)the)outcome)of)the) silhouette)analysis)specifies)the)number)of)clusters)to)be)3,)the)first)job)vacancy)has) sentences)in)clusters)1)and)3,)the)second)job)vacancy)has)sentences)in)clusters)1)and)2.)First) the)intersection)between)the)clusters)that)both)vacancies)have)sentences)in)is)calculated.) Since)both)vacancies)have)sentences)in)cluster)1,)the)union)consists)of)only)cluster)1.)Then) the)union)of)both)clusters)can)be)calculated.)The)union)consists)of)all)unique)clusters)present) in)both)the)first)and)second)job)vacancy.)The)resulting)union)contains)clusters)1,)2)and)3.) Then)the)Jaccard)similarity)coefficient)is)calculated)by)dividing)the)number)of)clusters)in)the) intersection)by)the)number)of)clusters)in)the)union.)In)this)example)the)coefficient)is) obtained)by)dividing)1)by)3,)which)is)equal)to)0.33.)This)means)that)both)vacancies)share) sentences)in)cluster)1)but)not)in)the)other)clusters)and)thus)does)not)yield)a)high)similarity) score.)A)similarity)score)of)1.00)thus)would)mean)that)both)vacancies)share)sentences)in)all) the)same)clusters.)A)slightly)different)form)of)Jaccard)similarity)is)used)as)a)second)measure.)
This)different)form)is)the)more)generally)accepted)way)of)calculating)Jaccard)similarity)when) dealing)with)clusters.)The)aforementioned)form)is)a)form)that)has)been)adapted)for)the)goal) of)this)research.)More)information)regarding)the)conventionally)used)form)of)Jaccard) similarity)is)given)in)the)data)analysis)section.) 2.3&Job&title&synonyms&based&on&skills& Since)skills)of)jobs)are)going)to)be)clustered)in)order)to)find)alternative)job)titles)first) it)is)necessary)to)define)what)a)skill)encompasses)and)especially)what)not.)This)is)important) to)consider)since)before)certain)data)processing)techniques,)such)as)machine)learning,)can) be)utilized)a)subset)of)the)data)has)to)be)manually)labelled.)The)labelling)task)comprises)of) classifying)each)sentence)of)a)vacancy)as)being)a)task,)skill)or)neither)of)them.)In)the) research)design)and)data)analysis)sections)the)labelling)process)is)explained)in)more)detail.) Spinks)(2007))provides)an)overview)of)the)various)conceptualizations)of)the)term)skill) found)in)other)literature.)There)are)two)popular)conceptions)of)skill,)one)looks)at)skills)as) being)an)element)of)an)individual)while)the)other)approach)sees)skills)as)being)part)of)the) job.)The)latter)approach)breaks)down)a)job)into)a)list)of)skills)that)is)needed)to)perform)the) job,)which)is)why)it)is)a)suitable)approach)for)the)specification)of)the)content)of)a)job.)Now)it) is)known)what)a)skill)is)in)the)context)of)a)job)Spinks)concludes)that)skills)can)be)classified)as) soft,)generic)or)aesthetic.)Some)skills)such)as)team)working)skills)could)be)too)generic)to)use) as)a)basis)for)clustering,)these)generic)skills)may)be)assigned)a)weight)lower)than)non` generic)skills.)This)lower)weight)ensures)that)non`generic)skills)are)considered)more) important.)Assigning)a)weight)could)take)place)during)pre`processing)of)the)data.)
Tijdens)et)al.)(2012))argue)that)there)is)a)lack)of)empirical)underpinning)of) occupational)titles)across)countries.)This)lack)results)in)not)being)able)to)compare) occupations)across)countries.)In)their)article)Tijdens)et)al.)define)an)occupation)as)“a)bundle) of)job)titles,)clustered)in)such)a)way)that)survey)respondents)in)a)valid)way)will)recognize)it) as)their)job)title”,)thus)stressing)that)the)same)job)potentially)has)multiple)job)titles.)Tijdens) et)al.)further)emphasize)that)when)it)is)taken)for)granted)that)new)occupations)develop)from) existing)occupations)it)is)crucial)that)synonyms)of)job)titles)are)known)and)that)it)is)observed) when)these)synonymous)job)titles)develop)into)separate)new)jobs.)The)authors)propose)a) way)to)identify)these)synonyms:)“Synonym)titles)could)be)included)in)occupation`specific) web)pages)and)the)web)could)be)crawled)for)the)frequencies)and)words)associated)with) these)synonymous)occupational)titles”.)The)words)associated)with)these)occupational)titles) could)be)the)skill)sets)in)the)case)of)this)research.)The)web)pages)crawled)could)be)an) existing)online)database)such)as)O*NET,)a)well`known)online)database)containing) information)about)most)jobs)encountered)worldwide.)The)problem)is,)as)stated)before,)that) these)databases)are)maintained)manually)and)thus)are)not)always)up)to)date.)These) databases)may)provide)indications)of)the)alternate)job)titles,)but)if)the)data)these)alternate) titles)are)based)is)outdated)it)is)not)of)practical)use.)Because)of)this)limitation,)it)is)decided) not)to)utilize)the)aforementioned)technique)in)this)thesis.) Based)on)Tijdens’)article)it)is)suspected)that)when)occupational)titles)can)be) standardized)based)on)underlying)skills,)better)comparisons)across)countries)can)be)made.) Furthermore,)when)occupational)titles)can)be)standardized)based)on)underlying)skills)cross` country)mobility)of)personnel)is)improved.)These)propositions)highlight)the)potential)
problems)that)can)be)solved)when)the)alternative)job)title)phenomenon)is)further) investigated.) 2.4&Online&job&offers&and&information&systems& Furtmueller,)Wilderom)&)Tate)(2011))research)the)application)of)information)systems) used)by)recruiters,)such)as)digital)resume)databases.)These)systems)can)be)utilized)to) automatically)find)matching)resumes)for)a)job)offer.)Especially)relevant)regarding)the) identified)problem)is)that)Furtmueller)et)al.)are)trying)to)describe)their)case)by)looking)at) current)literature)and)analysing)the)data)fields)used)by)40)Dutch)job)websites)as)well)as) conducting)interviews)with)experienced)recruitment)personnel)regarding)which)filtering) techniques)they)use)to)search)in)the)resume)databases.) After)interviewing)the)recruiters)Furtmueller)et)al.)(2011))discover)that)a)majority)of) the)recruiters)search)the)digital)resume)databases)by)entering)specific)job)titles)and)their) synonyms,)however)the)entering)of)synonyms)appears)to)be)done)manually)by)the) recruiters.)Even)more)problematic)is)the)fact)that)a)job)title)can)have)multiple)definitions.) The)authors)give)the)example)of)the)job)title)of)architect,)which)can)be)either)designing) buildings)or)software)systems.)Based)on)skills)it)should)be)possible)to)derive)‘Software) Architect’)as)a)more)descriptive)job)title)for)that)specific)‘Architect’)job)title.)These) discoveries)confirm)that)the)problem)definition)stated)earlier)is)a)phenomenon)occurring) often)in)practice.)) Another)observation)is)the)importance)of)job)titles)emphasized)in)these)systems.) Furtmueller)et)al.)note)that:)“current)recruiting)websites)force)recruiters)to)fill)in)several) different)but)synonymous)different)job)titles)since)parts)of)many)job)offers)with)distinct)job)
titles)very)often)apply)to)similar)work”.)This)confirms)the)need)of)techniques)to) automatically)include)the)synonyms)of)job)titles)so)recruiters)do)not)have)to)enter)this) manually.)The)consequence)of)carrying)this)out)manually)is)that)potential)matches)between) employers)and)employees)do)not)take)place)due)to)ambiguity)in)the)job)title)resulting)in) these)resumes)going)unnoticed.)A)further)implication)is)the)presence)of)another) phenomenon)that)occurs)in)companies)that)work)with)flexible)project`based)teams.)Due)to) this)flexibility,)the)position)titles)no)longer)reflect)meaning)outside)these)companies.)For) these)kind)of)employees,)who)could)be)looking)for)another)job,)an)automated)procedure)as) proposed)during)the)problem)definition)that)may)yield)a)more)relevant)job)title)based)on)the) clustering)of)their)skills.)The)authors)propose)that)job)titles)should)have)clear)definitions)and) that)job)boards)are)urged)to)take)job)title)synonyms)in)account.) )For)both)employers)and)employees,)it)is)important)that)all)variations)of)a)job)title)are) known.)Automatic)matching)of)resumes)to)job)offers)can)not)take)place)when)a)job)title)in)a) resume)and)job)offer)are)only)partially)equal.)Systems)that)conduct)this)matching)regard)the) job)title)of)“Electric)System)Engineer”)and)“Electrical)Engineer”)as)two)completely)different) jobs.)Would)these)systems)have)had)the)information)that)these)job)titles)are)synonyms)more) potential)matches)would)have)taken)place.)Thus,)the)more)job)title)synonyms)are)known)the) more)job)offers)and)resumes)can)be)matched.) 2.5&Online&job&offers&and&text&mining& A)few)articles)describing)practical)examples)of)using)text)mining)to)do)analysis)on)job) offers)are)the)articles)of)Smith)&)Ali)(2014),)Litecky,)Aken,)Ahmad)&)Nelson)(2010))and) Meglio,)Grassia)&)Misuraca)(2007).)Smith)et)al.)analysed)the)trends)of)computer)
programming)jobs)over)time)and)Meglio)et)al.)identified)unique)clusters)of)skills)that)map)to) specific)job)definitions.)For)each)cluster)a)job)definition)is)given.)However,)some)job) definitions)presented)involve)the)same)skills.)This)adds)credibility)that)the)conjectured) problem)is)a)real)occurring)phenomenon.)These)real)world)examples)are)very)useful)in) identifying)the)possibilities)and)limitations)of)the)current)techniques)for)text)mining.) 2.6&Clustering& & There)are)various)types)of)clustering)methods.)For)this)thesis)the)agglomerative) clustering)method)called)Ward’s)method)is)used.)Ward’s)method)is)a)so`called)hierarchical) method.)As)its)name)implies)it)tries)to)form)a)hierarchy)between)clusters)(Carnegie)Mellon) University,)2009).)The)central)idea)behind)this)is)that)the)clusters,)besides)the)objects)within) the)clusters)themselves,)can)also)be)related)to)other)clusters.)There)are)two)forms)of) hierarchical)clustering)called)agglomerative)and)divisive)clustering.)Agglomerative)clustering) starts)with)each)object)contained)in)its)own)cluster)and)at)each)step)a)pair)of)clusters)is) combined)until)all)objects)are)eventually)contained)in)one)large)cluster.)Divisive)clustering) does)the)opposite:)It)starts)with)one)large)cluster)and)ends)with)all)objects)contained)in)their) own)cluster.)) 2.6&Conclusion&literature&review& The)literature)behind)all)facets)of)the)research)question)has)been)reviewed.)Based)on) the)literature)on)the)topic)of)text)mining)and)machine)learning)it)is)concluded)that)clustering) is)a)proper)technique)that)may)lead)towards)answering)the)research)question.)After)the)skills) of)all)vacancies)are)clustered)the)Jaccard)similarity)coefficient)will)be)used)to)compare) individual)vacancies)with)each)other.)As)mentioned)earlier)it)is)essential)to)have)a)clear)
definition)of)a)skill)because)later)in)the)research)some)manual)classification)has)to)be)done) before)skills)can)be)extracted)automatically)from)the)job)offer)description.)This)is)explained) further)in)the)research)method)and)materials)section.) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
3.&Research&Method& The)following)section)will)explain)the)research)methods)used)in)this)research.)To) provide)an)overview)of)all)steps)in)the)process)below)a)graphical)depiction)has)been) provided)(see)Figure)2).)Each)step)in)the)figure)is)explained)in)detail.) The)overall)design)of)the)research)involves)using)the)data)to)detect)the)expected) relationships)between)multiple)distinct)job)titles.)) 3.1&Start&with&complete&data&set&consisting&of&online&job&offers& A)data)set)with)400.000)job)offers)is)obtained)scraping)the)websites)of)job)websites) frequently.)One)source)of)these)job)offers)is)UWV,)the)organisation)that)carries)out)the) Dutch)social)security)policy.)In)the)next)section)it)will)be)made)clear)that)not)all)available) data)will)be)used.) 3.2&Pre]processing&data&set&before&use& The)raw)data)can)not)be)used)directly)for)this)research;)some)combination)of)filtering) and)tweaking)called)pre`processing)needs)to)be)applied)to)the)data)set)before)it)becomes) useful)for)this)research.) First)it)would)be)useful)to)filter)out)stop)words.)Stop)words)such)as)‘end’)and)‘the’) muddle)the)sentences)and)could)result)to)less)than)optimal)clustering,)so)they)will)be) excluded)from)all)sentences.)Only)vacancies)written)in)Dutch)are)used)in)this)research)so) only)Dutch)stop)words)are)considered.)A)proper)stop)words)list)in)Dutch)can)be)found)online) at)various)sources.)All)found)stop)words)list)are)then)combined)and)only)the)unique)words)in) this)list)are)kept.)Further,)punctuations)will)be)removed)since)it)is)hardly)feasible)to)attach)
meaning)to)punctuations)while)clustering.)Because)only)vacancies)in)Dutch)are)used)only)the) source)UWV)is)used)in)this)thesis)because)that)data)contains)just)Dutch)job)offers.) The)rather)large)data)set)supplied)(roughly)300)Gigabytes))seems)daunting)at)first,) but)the)total)size)can)fit)on)an)average)laptop)hard)drive)nowadays.)Compared)with)today’s) standards)of)the)size)of)data)sets)used)in)big)data)analysis)this)could)be)called)a)rather)small) data)set.)Quite)a)few)techniques)have)emerged)in)the)last)decade)that)make)it)easier)and) less)time)consuming)to)detect)patterns)in)such)large)quantities)of)data.)Because)only)the)job) offers)in)the)IT)industry)are)utilized)in)this)research)the)data)set)will)be)reduced)to)a)fraction) of)the)original)size.)Note)however)that)this)reduction)of)scope)does)not)necessarily)mean)the) problem)defined)is)absent)in)those)excluded)sectors.) The)data)size)is)not)the)only)potential)problem.)Text)mining)and)machine)learning) techniques)applied)to)such)large)data)sets)will)require)a)computer)with)relatively)lot)of) processing)power.)By)looking)just)at)the)practical)examples)of)text)mining)job)offers)and)the) state)of)the)techniques)in)use)mentioned)in)literature)discussed)earlier,)the)research) question)seems)feasible)to)research)and)the)thesis)will)strive)to)deliver)a)detailed)answer)to) this)question.)Due)to)the)doubling)of)CPU)processing)power)every)two)years)(as)alleged)by) ‘Moore’s)Law’,)Moore,)1995))the)analysis)of)ever)greater)data)sets)is)becoming)more)and) more)feasible.)In)this)case)it)appears)the)text)mining)process)can)run)on)the)average) hardware)consumers)own)these)days.)The)fact)that)the)final)data)set)is)reduced)of)course) lessens)the)demand)of)processing)power.)) ) The)advantage)of)using)large)data)sets,)often)referred)to)as)‘big)data’,)is)that)it) provides)enough)sub)partitions)to)test)the)presence)of)the)conjectured)constructs)on.)A)
limitation)may)be)that)the)skill)set)associated)with)a)specific)job)title)is)the)same)within)a) specific)industry,)but)not)between)different)industries.)Thus,)it)may)not)be)generalizable) across)all)industries.) 3.3&Manually&provide&training&set&of&data& Before)the)conjectured)pattern)can)be)detected)and)interpreted,)a)so`called)training) set)with)data)has)to)be)provided.)This)training)set)is)to)be)labelled)manually)by)the) researcher.)The)labelling)involves)classifying)a)number)of)sentences)from)job)offer)as)being)a) task)or)skill.)The)conventional)method)involved)in)manual)labelling)consists)of)using)a)generic) text)editor)and)copying)each)sentence)to)a)distinct)file)for)each)type)of)sentence.)This) involves)a)lot)of)copy)pasting)and)therefore)in)the)data)analysis)section)dedicated)software)is) developed)to)enhance)productivity.)Using)this)training)set)machine)learning)can)be)applied) as)described)in)the)next)subsection.) 3.4&Using&machine&learning&to&automatically&derive&skills&from&a&job&offer& As)can)be)seen)in)Figure)3,)the)data)used)does)not)distinguish)between)skills,)tasks) and)other)elements)in)the)description)data)entity;)these)elements)are)not)separate)entities) in)the)data)structure.)The)implication)of)this)is)that)before)clustering)on)the)basis)of)skill)sets) is)possible)the)skill)sets)have)to)be)extracted)from)the)job)description)data)field.) As)explained)in)the)previous)subsection,)when)a)training)set)is)provided)it)becomes) possible)to)use)a)form)of)artificial)intelligence)to)extract)the)skill)sets)in)way)that)matches) the)manual)extraction)of)the)skill)sets)by)the)researcher.)This)technique)is)known)as)machine) learning.)A)popular)general)definition)of)Machine)Learning)is)the)one)given)by)Mitchell) (1997):)"A)computer)program)is)said)to)learn)from)experience)E)with)respect)to)some)class)of)
tasks)T)and)performance)measure)P,)if)its)performance)at)tasks)in)T,)as)measured)by)P,) improves)with)experience)E".)The)task)in)the)case)of)this)research)is)the)classification)of)a) sentence,)the)experiences)consist)of)all)training)sentences)provided)and)performance)could) be)the)amount)of)sentences)classified)correctly)as)compared)to)when)each)sentence)was) labelled)manually.) Machine)learning)techniques)can)be)classified)as)involving)supervised)learning)and) unsupervised)learning)(Russell)&)Norvig,)1995).)Supervised)learning)is)when)‘right’)answers) are)provided)to)the)algorithm,)such)as)a)training)set.)In)unsupervised)learning)the)algorithm) is)left)to)detect)certain)patterns)on)its)own)without)something)like)a)training)set)being) provided)in)advance.)The)first)technique,)supervised)learning,)is)used)for)automatically) labelling)each)sentence.)Another)way)to)classify)different)machine)learning)techniques)is)by) looking)at)the)type)of)output)deemed)necessary)(Bishop,)1995).)Common)outputs)are) regression,)clustering)and)classification.)The)task)of)labelling)each)sentence)is)an)obvious) classification)task,)hence)the)desired)output)is)a)classification)of)each)sentence.)A)clustering) machine)technique)will)be)used)for)another)part)of)the)research)process,)as)described)in)the) next)subsection.) The)machine)learning)techniques)used)for)extracting)the)skills)are)Latent)Semantic) Analysis)(LSA),)Restricted)Boltzmann)Machines)(RBM))and)Support)Vector)Machines)(SVM).) To)account)for)semantic)meaning)of)words)in)certain)context,)latent)semantic) analysis)is)used.)Latent)semantic)analysis)is)technique)used)for)comparing)the)semantic) meaning)of)words)by)analysing)the)relation)between)words)(Landauer,)Foltz)&)Laham,)1998).) From)a)broad)perspective)it)looks)at)each)word)in)a)paragraph)and)counts)the)occurrence)of)
these)words.)The)assumption)behind)LSA)is)that)words)that)are)semantically)similar)will) occur)in)analogous)contexts.)Eventually)a)table)with)all)unique)words)on)the)row`axis)and) the)paragraphs)on)the)column`axis)is)constructed)in)which)the)amount)of)occurrences)for) that)word)in)each)paragraph)is)filled)in.)This)kind)of)table)structure)is)also)called)a)matrix.) Behind)the)scenes)LSA)uses)singular)value)decomposition)(SVA))to)lower)the)amount)of)data) within)the)table)without)altering)the)similarity)structure)amid)columns.)For)each)two)words)a) value)between)0)and)1)is)eventually)returned)in)which)0)means)that)the)words)are) semantically)dissimilar)and)1)means)that)the)words)are)in)fact)semantically)similar.) LSA)is)also)a)suitable)technique)when)analysing)the)training)set)used)for)the)machine) learning)steps)in)the)previous)section.)The)words)in)sentences)labelled)manually)as)a)skill)can) be)then)compared)with)all)other)words)in)the)unclassified)data.)Then,)if)a)word)in)the) unclassified)data)is)compared)with)all)words)found)in)the)manually)labelled)skill)sentences) one)ends)up)with)all)words)that)are)possibly)similar)to)the)ones)present)in)sentences) consisting)of)skills.)The)results)acquired)by)utilizing)LSA)can)be)quite)impressive)and)it)often) matches)or)even)excels)human)performance)in)the)classification)of)similar)words.) RBM)on)the)other)hand)is)a)technique)to)discover)underlying)latent)factors)(Chen,) 2011).)In)this)thesis)RBM)could)be)used)for)example)to)discover)‘hidden’,)hence)latent,) factors)that)may)explain)why)certain)sentences)are)classified)as)a)skill)while)others)are) classified)as)a)task.) SVM)is)a)supervised)machine)learning)classification)algorithm.)It)is)supervised)in)the) sense)that)it)learns)from)the)training)data)supplied)and)uses)that)past)knowledge)to)make) new)classifications)(Dallas,)2013).)At)a)glance)SVM)algorithms)try)to)find)a)straight)line)for)
which)all)points)above)that)line)are)of)classification)type)one)and)all)points)beneath)are)of) classification)type)two.)The)challenge)is)discovering)the)best)position)to)place)this)imaginary) line.)Given)a)training)set)consisting)of)labelled)sentences)a)support)vector)machine)can)then) for)each)sentence)decide)whether)it)is)of)a)skill)type)or)something)else.)Some)other)popular) classifications)algorithms)besides)SVM)are)naïve)Bayes,)k`Nearest)Neighbour)and)random) forest.) These)methods)have)been)documented)extensively)in)other)literature)and)this) research)does)not)offer)a)unique)approach)to)applying)them.)Therefore,)the)application)of) these)methods)is)outside)the)scope)of)this)thesis)and)will)not)be)explained)in)more)detail.) When)assumed)that)this)process)yields)reliable)and)consistent)results,)the)skill)sets)of) all)job)offers)are)extracted)and)available)as)for)use)as)the)grouping)unit)used)in)the)clustering) process.) 3.5&Clustering&job&offers&based&on&skill&sets& The)research)to)be)conducted)is)based)on)the)methodology)of)inductive)research.) Showing)that)there)are)indeed)synonyms)for)many)job)titles)provides)evidence)supporting) our)conjecture.)The)testing)involves)applying)clustering,)a)machine)learning)technique,)to)the) obtained)data)set)and)looking)for)similarities)between)job)titles)based)on)the)shared)amount) of)clusters)that)represent)individual)skills)of)both.)The)specific)clustering)algorithm)used)will) be)Ward’s)clustering)method)as)mentioned)in)the)literature)review.) 3.6&Determining&alternative&job&titles& The)goal)of)clustering)the)data)is)to)derive)job)title)synonyms.)Two)job)offers)with) different)job)titles)that)have)a)statistical)overlap)in)skill)sets)that)is)above)a)certain)threshold)
can)probably)be)classified)as)being)inherently)the)same)job.)They)may)not)necessarily)be) exactly)the)same.)But)they)do)have)a)lot)in)common)in)that)case)apparently.)Building)upon) this,)if)the)overlap)does)not)exceed)the)threshold)the)jobs)would)still)be)different)but)may) have)the)same)basic)skill)set.)For)this)research,)focussing)on)just)the)job)offers)that)have)a) high)overlap)in)skill)sets)will)be)a)reasonable)way)to)find)similar)job)titles.)In)this)case)the) exact)statistical)overlap)measure)used)is)the)Jaccard)similarity)measure)introduced)in)the) literature)review.) 3.7&Further&research&typologies& Since)the)research)question)seeks)to)describe)the)extent)of)the)existence)job)title) synonyms)the)research)is)descriptive.)According)to)Saunders,)Lewis)&)Thornhill)(2009,)p.) 140))descriptive)research)is)used)when)portraying)an)accurate)profile)of)situations.)In)this) case,)the)situation)is)the)presence)of)synonymic)job)titles)among)job)offers.)The)research) design)is)thus)relevant)to)the)research)question)as)proposed)by)Bono)&)McNamara)(2011).) As)there)is)relatively)little)previous)literature)that)has)investigated)if)job)titles)can)be)derived) automatically)from)a)set)of)job)offers,)the)research)can)also)be)classified)as)exploratory.) The)overall)design)of)the)research)involves)using)utilizing)data)to)detect)the)expected) relationships)between)multiple)distinct)job)titles.)This)research)design)is)chosen)because)it) involves)real)world)data)obtained)outside)the)control)and)sphere)of)influence)of)the) researcher;)the)research)should)thus)be)of)practical)interest)to)practitioners.)The)sample)size) is)inconceivably)large)and)provides)enough)data)to)thoroughly)test)and)apply)text)mining) techniques.)The)research)population)consists)of)all)job)offers.)The)cases)selected)for)this) research)consists)of)all)job)offers)retrieved)from)UWV)that)are)in)the)IT)sector.)This)thesis)
can)be)classified)as)doing)archival)research,)the)archival)data)being)the)data)collected)from) several)job)offer)websites.)The)data)used)has)been)collected)for)another)purpose,)thus)it)is) secondary)data)(Saunders)et)al.,)2009,)p.)256).)Saunders)proposes)three)subgroups)of) secondary)data,)of)which)the)term)documentary)secondary)data)most)closely)resembles)the) kind)of)data)used)in)this)research)since)vacancies)are)essentially)documents.)Furthermore,) the)raw)data)is)pre`processed)thus)it)becomes)compiled)data)(Saunders)et)al.,)2009,)p.)258).) Archival)research)matches)the)descriptive)nature)of)the)study)because)the)data)set)can)be) utilized)to)describe)the)presence)of)the)job)title)synonym)phenomenon.)It)also)matches)the) inductive)nature)of)the)research)since)the)research)question)is)derived)from)the)data)present) and)not)vice)versa.) 3.8&Data&reliability,&validity,&generalizability& According)to)Zhang)&)Shaw)(2012))research)methods)must)adhere)to)three)C’s:) completeness,)clarity)and)credibility.)The)origin)of)the)archival)data)is)given)as)well)as)the) way)the)data)is)collected)as)well)as)the)type)of)analysis)to)be)conducted.)Also)advantages) and)limitations)are)presented)as)well)as)sufficient)information)for)someone)to)replicate)the) study)and)get)the)same)results.)The)code)used)for)clustering)the)data)as)well)as)the)code)for) the)manual)labelling)tool)will)be)released)publicly.)Making)the)code)open)source)allows) other)research)to)use)code)and)verify)the)results)of)this)research.)Thus,)it)is)complete.)It)is) explained)which)steps)the)researcher)has)token)to)alter,)filter)and)pre`process)the)data.) Thus,)it)is)clarified.)The)approach)followed)to)analyse)the)data)is)explained.)Thus,)it)is) credible.)
Using)a)similar)data)set)and)applying)the)same)techniques)mentioned)in)this)research) other)researchers)should)be)able)to)replicate)the)results)of)this)research.)Thus,)the)research) is)reliable.) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
4.&Data&analysis&and&results& There)are)two)steps)to)be)taken)before)job)title)synonyms)can)be)derived)from)skills.) First,)the)skills)within)the)job)description)field)have)to)be)extracted)so)we)end)up)with)lists)of) all)skills)for)a)job.)To)extract)the)skills)without)human)interference)the)support)vector) machine)learning)algorithm)will)be)used)as)well)as)the)other)techniques)mentioned)in)the) research)method)section.)The)algorithm)must)be)supplied)a)set)of)manually)labelled) sentences)so)that)the)computer)learns)how)to)classify)each)sentence.)This)process)will)not) be)described)further)for)reasons)mentioned)earlier.)Once)this)has)been)done)Ward’s) clustering)technique)will)be)used)to)cluster)jobs)based)on)the)skill)sets.)Jobs)with)distinct)job) titles)that)have)a)high)Jaccard)similarity)between)them)are)assumed)to)inherently)be)the) same)job.)In)addition,)this)section)will)show)some)examples)of)identified)alternative)job) titles.) 4.1&Manual&labelling&of&sentences& Manually)labelling)the)sentences)start)with)an)input)text)file.)This)text)file)contains) one)sentence)of)a)job)offer)on)each)line.)At)the)beginning)of)each)sentence)a)job)ID)is) specified.)This)is)a)unique)identifier)that)refers)to)a)specific)vacancy)so)that)all)sentences)of)a) specific)vacancy)will)have)this)unique)job)id)prepended)to)the)sentence.)Below)are)a)few) example)sentences)of)a)Dutch)vacancy)in)the)IT)sector.) JFD22519285* Functie*eisen* JFD22519285* Je*hebt*HBO*werk*en*denk*niveau* JFD22519285* Je*hebt*goede*kennis*van*.NET* JFD22519285* Je*hebt*ervaring*in*een*Agile*omgeving*
Each)sentence)has)to)be)labelled)as)belonging)to)one)of)three)categories.)A)sentence) can)be)labelled)as)a)task)or)activity,)skill)or)attribute)and)as)not)belonging)to)either)of)them.) The)normal)process)used)for)labelling)involves)a)generic)text)editor)and)4)files.)One) file)is)the)input)file)consisting)of)all)sentences,)one)file)is)for)activities,)one)file)is)for) attributes)and)one)file)for)sentences)not)belonging)to)either)category.)One)would)look)at) each)sentence)in)the)input)file)and)copy)and)paste)that)sentence)to)the)output)file)belonging) to)that)category.) ) I)tried)to)find)dedicated)software)for)this)labelling)task)but)could)not)find)any.)It) seemed)like)a)repetitive)task)involving)copying)and)pasting)a)large)volume)of)sentences,) which)sounds)very)prone)to)error.)For)an)example)of)a)user)error)one)could)think)of)copying) a)sentence)only)partially)and)accidently)manipulating)a)job)identifier.) I)saw)an)opportunity)to)make)this)process)easier,)faster)and)less)prone)to)error)by) writing)a)dedicated)software)program)optimized)for)the)labelling)task.)I)developed)a)web) application)prototype)that)reads)sentences)from)the)input)file)and)presents)the)user)an)input) sentence)one)by)one.)The)user)can)then)click)on)a)button)for)a)category)to)label)the) sentence)as)belonging)to)this)category.)This)already)improved)productivity)greatly)and)from) an)ergonomic)standpoint,)this)causes)less)strain)for)the)user)by)not)having)to)copy)and)paste) sentences)continuously.)However,)this)process)can)be)further)optimized)by)not)having)to) click)on)these)buttons.)I)first)thought)of)using)swiping)gestures)to)label)a)sentence)in)a) category.)One)would)swipe)to)the)left)to)classify)as)an)attribute)(skill))and)swipe)right)to) classify)as)an)activity)(task).)For)this)reason,)I)dubbed)the)application)‘LabelTinder’)(see) Figure)4)for)a)screenshot)of)the)interface))because)of)the)similarity)with)a)popular)app)that)
uses)swiping)in)an)unconventional)way.)Swiping)eventually)felt)unintuitive)when)not)using)a) device)with)a)touchscreen.)Therefore,)I)eventually)used)the)keyboard’s)arrow)keys)as)a)way) to)label)a)sentence.)Pressing)left)arrow)would)label)a)sentence)as)an)attribute,)right)arrow)as) an)activity)and)down)arrow)to)label)it)as)being)neither)of)them.)This)resulted)in)ever)greater) productivity)improvement.)In)10)minutes)a)user)can)label)approximately)150)sentences)on) average.)Labelling)thousands)of)sentences)can)be)done)in)just)hours)instead)of)weeks.) The)labelled)output)files)will)be)stored)in)the)users’)Dropbox.)The)input)file)can)also) be)specified)by)filling)a)specific)file)called)input.txt)in)Dropbox)with)the)sentences)to)be) labelled.)After)an)initial)test)phase)I)published)the)application)for)use)by)anyone)and)my) fellow)students)started)using)it)as)well.)I)used)some)so`called)‘gamification’)elements)to) make)the)labelling)process)a)bit)more)enjoyable.)For)example,)the)menu)bar)displays)the) total)amount)of)sentences)labelled)at)that)point)and)when)the)user)has)labelled)150) sentences)in)a)row)a)‘level`up’)sound)from)an)old)Super)Mario)game)is)played.) Over)the)next)days)I)made)additional)improvements)to)enhance)functionality)and) stability)based)on)my)own)experiences)and)the)feedback)from)my)fellow)students)that)were) using)the)application)for)the)same)purpose.) To)let)even)more)individuals)use)this)tool)I)plan)on)releasing)the)source)code)later) this)year)after)some)modifications)have)been)made)to)make)it)easier)to)define)custom) categories)and)supporting)more)than)three)categories.)Other)users)can)then)adopt)and) enhance)the)software)to)their)own)specifications)by)forking)the)code)repository)from) popular)code)sharing)website)GitHub)(https://www.github.com/edwardmp/labeltinder).)
The)web)application)consists)of)three)important)parts)which)I)have)named)the) reader,)the)writer)and)the)resyncer.)Each)part)will)be)explained)in)detail)in)the)next) paragraphs.) The)reader)is)responsible)for)reading)all)sentences)from)the)input)text)file)into)a) database.)Before)a)sentence)is)imported)it)is)checked)if)the)sentence)is)not)already) imported.)After)that)150)sentences)are)read)at)a)time)for)performance)reasons.)Reading) larger)batches)sentences)would)take)considerably)longer)time)while)150)sentences)are)read) in)less)than)10)seconds.)Another)performance)problem)was)that)when)a)few)batches)of)150) sentences)have)been)loaded)the)reader)would)start)at)the)beginning)of)the)file)and)check) these)sentences)to)see)if)they)are)imported)before)ending)up)with)the)first)sentence)that)has) not)been)imported)yet.)The)rechecking)of)already)imported)sentences)added)a)lot)of) processing)overhead.)Of)course)one)could)simply)skip)the)already)imported)lines)and)start)at) the)first)line)that)has)not)been)imported)but)it)is)possible)the)input)file)has)changed,)e.g.)by) replacing)the)contents)of)the)file)with)other)vacancies.)In)that)case)it)is)actually)preferred)to) start)from)the)beginning.)To)be)able)to)skip)over)already)imported)lines)but)start)at)the) beginning)when)the)file)is)changed)I)devised)a)simple)mechanism)that)stores)the)last) imported)sentence)along)with)its)line)number.)Then)when)a)new)batch)is)loaded,)it)is) checked)if)the)last)imported)sentence)is)still)existing)at)that)line)number.)If)so,)reading)starts) from)the)next)line.)If)this)is)not)the)case)and)the)sentence)at)that)line)is)not)equal)to)the)last) line)stored,)the)import)process)starts)at)the)first)line)instead.))
After)150)sentences)have)been)loaded)this)part)returns)all)sentences)that)have)yet)to) be)labelled)by)the)user.)Each)sentence)is)presented)one)at)a)time)to)the)user,)which)can)then) attach)the)category)of)the)sentence.) After)the)user)has)labelled)a)sentence)the)writer)part)steps)in.)It)immediately)updates) the)state)of)a)sentence)in)the)database)to)reflect)the)changes)the)user)has)made.)In) particular,)three)properties)of)a)sentence)are)updated:)the)‘labelled’)field,)the)‘category’) field)and)the)‘date_labelled’)field.)The)first)field)is)a)so`called)Boolean)property.)A)Boolean)is) a)binary)value;)it)only)has)two)possible)values.)One)being)true)(or)yes))and)the)other)being) false)(or)no).)After)a)sentence)has)been)labelled)the)‘labelled’)field)will)be)changed)from) false)to)true.)The)‘category’)field)is)an)integer;)a)whole)number)that)reflects)the)category)the) sentence)has)been)assigned)to.)For)this)research)the)following)integers)are)used:)0)for)no) category)assigned)yet,)1)for)skills,)2)for)tasks)and)3)for)others.) The)final)part)of)the)web)application)is)the)resyncing)process.)Resyncing)is)done)after) each)batch)of)150)sentences)have)been)labelled)but)it)can)also)be)triggered)manually)using)a) button)in)the)graphical)user)interface.)What)resync)does)is)creating)three)text)files,)one)for) each)output)category.)The)text)files)are)populated)with)the)labelled)sentences)present)in)the) database)belonging)to)each)category.)These)files)are)then)uploaded)to)the)user’s)Dropbox)in) a)directory)called)output,)created)for)this)purpose.)Uploading)these)files)in)a)user’s)Dropbox) instead)of)having)users)download)these)files)themselves)brings)some)advantages.)The)most) important)one)being)that)a)user)does)not)end)up)with)lots)of)individual)files)that)the)user)has) to)merge)themselves.)These)output)files)are)used,)after)some)intermediate)steps,)as)input) for)processes)such)as)clustering.)
4.2&Using&machine&learning&to&automatically&label&sentences& After)the)creation)of)a)training)set)it)is)time)to)let)an)algorithm)classify)each)sentence) as)being)a)task,)skill)or)something)else;)in)machine)learning)terms)this)is)called)a)classification) problem.)Several)techniques)will)be)used)in)order)to)achieve)the)automatic)classifications) which)will)not)be)explained)further)since)these)techniques)are)well)documented)in)literature.) There)are)several)classification)algorithms,)such)as)the)SVM)algorithm)mentioned) earlier)but)there)are)other)sufficient)algorithms.)The)one)used)should)be)the)one)that) delivers)the)best)results,)so)multiple)algorithms)should)be)tested.)Due)to)time)constraints) and)the)method)being)used)already)described)in)detail)in)other)publications)this)step)is)not) explained)in)more)detail.)All)that)matters)for)the)rest)of)this)research)is)that)all)skills)are) automatically)identified)and)extracted)from)the)data)set.) 4.3&Clustering&the&vacancies&based&on&skills& For)the)clustering)process)the)software)libraries)Scikit)(http://scikit`learn.org/))and) Gensim)(https://radimrehurek.com/gensim/))for)the)Python)programming)language)will)be) used.)All)steps)leading)up)to)the)clustering)are)explained)below)first.)See)Figure)5)for)a) graphical)overview)of)the)final)steps)mentioned)in)the)next)paragraphs.) The)first)step)is)creating)a)bigram)using)as)input)all)labelled)sentences.)A)bigram)in) this)case)is)used)to)detect)common)phrases.)These)phrases)can)consist)of)a)single)word)or) two)words,)hence)the)name)bigram.)These)two)words)have)to)be)co`occurring,)that)is)they) are)followed)by)each)other)in)a)phrase.)The)bigram)is)created)by)using)Phrases)model)of)the) Gensim)library)is)used.)After)the)bigram)is)created)a)list)of)Dutch)stop)words)is)supplied.) These)stop)words)are)then)filtered)from)the)bigram)since)these)words)are)so)frequently)
occurring)that)no)useful)meaning)can)be)attached)to)the;)these)words)are)too)common)in)a) specific)language.)A)list)of)all)Dutch)stop)words)is)created)by)aggregating)all)individual)stop) word)lists)found)and)then)extracting)the)unique)words)of)this)aggregate)list.) The)next)step)is)creating)a)bag)of)words.)A)bag)of)words)is,)simply)put,)a)list) containing)a)unique)identifier)for)a)specific)word)along)with)the)frequencies)of)occurrence)of) that)word)in)the)documents.)) Next,)the)term)frequency)for)each)word)is)calculated.)This)can)be)computed)by)using) Gensim’s)Tfidf)model)to)create)a)corpus.)Tfidf)is)an)abbreviation)for)term)frequency`inverse) document)frequency.)A)matrix)is)simply)put)a)table)with)rows)and)columns.)There)is)one)row) for)each)vacancy)and)the)columns)represent)the)words)found)in)all)vacancies.)A)matrix)in)the) context)of)text)processing)is)also)known)under)the)name)corpus.)The)conventional)definition) of)a)corpus)is)that)its)content)is)large)and)it)contains)a)structured)set)of)documents.)Tfidf)is) initialized)by)supplying)it)the)‘bag)of)words’)obtained)in)the)previous)step.)) The)term)frequency)matrix)in)the)previous)step)can)be)used)as)input)to)the)clustering) process,)nonetheless)Latent)Semantic)Analysis)(LSA))is)applied)on)the)term)frequency)matrix) before)the)clustering)itself)occurs.)LSA)is)used)to)uncover)hidden)(latent))semantic)meaning) of)the)words)found)in)sentences.)LSA)is)described)earlier)in)the)research)method)section.) The)Scikit)library)provides)implementations)of)some)common)clustering)techniques) such)as)the)method)used)in)this)research,)Ward’s)method.)It)saves)time)not)having)to) implement)the)clustering)algorithm)so)one)can)focus)on)other)things,)such)as)calculating)the) ideal)number)of)clusters.))
Ward’s)method)is)implemented)in)the)Scikit)class)called)‘AgglomerativeClustering’,) which)requires)a)matrix)of)words)as)an)input.)When)initializing)Ward’s)method)in)the) programming)file)it)has)to)be)supplied)with)a)number)of)clusters)that)is)eventually)returned.) One)can)make)an)estimate)of)the)number)of)clusters)by)using)measures)such)as)the)scree) plot)or)silhouette)analysis.)The)latter)is)supported)by)default)in)Scikit)and)was)explained)in) the)literature)review;)therefore,)silhouette)analysis)is)the)measure)that)will)be)used.) For)our)research,)the)maximum)amount)of)clusters)is)determined)to)be)the)amount) of)vacancies)used)in)the)analysis.)Of)course)it)is)not)expected)that)this)maximum)amount)is) equal)to)the)ideal)number)of)clusters,)unless)each)vacancy)is)truly)unique)in)terms)of)skills.) The)minimum)amount)of)clusters)is)two,)since)using)one)cluster)would)just)assign)all)input) data)to)this)one)cluster,)which)is)of)no)use.) ) After)comparing)the)silhouette)analysis)scores)for)clusters)of)various)sizes,)the) number)of)clusters)yielding)the)highest)score)will)be)used)for)the)final)clustering)step.)During) the)final)clustering)step)the)individual)sentences)containing)skills)are)clustered,)not)the) complete)vacancies)themselves.)This)has)been)decided)because)it)is)not)expected)that)all) sentences)mentioning)skills)are)clustered)together)necessarily.)It)is)expected)that)vacancies) that)are)similar)have)skills)that)ended)up)belonging)to)the)same)cluster.)To)calculate)this) overlap)of)skills)in)the)same)clusters)the)Jaccard)similarity)coefficient)mentioned)earlier)is) used.) The)final)step)consists)of)calculating)this)Jaccard)similarity)coefficient)for)each) combination)of)two)job)vacancies.)Two)specific)‘versions’)of)Jaccard)similarity)are)calculated.) The)first)version)is)a)custom)measure)that)has)been)derived)based)on)a)combination)logical)
thought)and)other)measures)used)when)clustering)objects.)For)each)job)offer)the)set)of) clusters)is)returned)in)which)various)skill)sentences)have)been)placed.)For)example,)the)first) job)offer)has)sentences)in)clusters)0,)5)and)14.)The)second)job)offer)has)sentences)in)clusters) 0,)7)and)14.)Once)that)is)determined)the)measure)can)be)calculated)by)taking)the)number)of) unique)clusters)within)the)intersection)of)these)sets)and)dividing)that)by)number)of)clusters) in)the)union)of)these)sets.)The)intersection)in)this)example)are)the)set)of)clusters)in)which) both)job)offers)have)sentences)placed,)in)this)case)0)and)14.)The)union)is)the)total)set)of) unique)clusters)found)in)both)job)offers,)in)this)example)it)consists)of)0,)5,)7)and)14.)The)final) step)is)dividing)the)number)of)clusters)in)the)intersection)by)the)number)of)clusters)found)in) the)union,)yielding)2⁄4)or)50)percent.)) The)second)version)of)the)Jaccard)similarity)measure)is)the)generally)accepted)way)of) calculating)the)measure)when)applied)to)clusters.)The)same)job)offer)example)as)in)the) previous)paragraph)is)used.)However,)this)time)the)amount)of)sentences)contained)in)each) cluster)is)considered)in)the)calculation.)Assume)that)the)first)job)offer)has)four)sentences)in) cluster)0,)two)sentences)in)cluster)14)and)one)sentence)in)cluster)5.)The)second)job)offer)has) four)sentences)in)cluster)0,)one)sentence)in)cluster)7)and)one)sentence)in)cluster)14.)The) intersection)is)calculated)by)finding)the)minimum)number)of)cluster)instances)for)each) cluster)in)the)two)job)offers.)Both)the)first)and)second)job)offer)have)four)sentences)in) cluster)0.)Therefore,)the)minimum)is)four.)Clusters)5)and)7)are)only)present)in)one)of)the)job) offer)therefore)the)minimum)is)zero.)The)minimum)of)sentences)in)cluster)14)is)one.)For)the) union)this)procedure)is)repeated)except)here)the)maximum)number)is)used)instead)of)the) minimum.)This)yields)four)sentences)in)cluster)0,)two)in)cluster)14,)one)in)cluster)5)and)one)
in)cluster)7.)Then)the)amount)of)sentences)in)the)intersection)and)union)is)calculated.)This) results)in)five)for)the)intersection)and)eight)for)the)union.)Dividing)5)by)8)results)in)a)score)of) 5⁄8)or)62.5)percent.)The)job)offers)and)sentences)used)as)an)example)in)these)last) paragraphs)can)be)referenced)in)Figure)6.) To)calculate)these)measures)programmatically)a)list)containing)information)about)the) clusters)present)for)each)specific)job)identifier)is)created.)Each)job)identifier)in)the)list)is)then) compared)with)all)other)job)identifiers)using)both)measures.)For)convenience,)the)similarity) coefficient)along)with)both)job)identifiers)is)saved)to)a)comma)separated)value)(CSV))file.) This)file)can)be)easily)imported)in)applications)such)as)Microsoft)Excel)should)further) research)or)post`processing)be)necessary)(see)Table)1)for)an)example)of)a)row)in)the)output) CSV)file).) The)sample)output)data)in)Table)1)shows)a)good)example)of)an)alternative)job)title) that)has)been)found.)Even)when)the)reported)similarity)using)both)measures)is)between)40%) and)67%)percent)the)job)titles)seem)to)be)synonyms)in)the)classical)sense)of)the)word.)The) function)‘Technisch)Beheerder’,)Dutch)for)Technical)Administrator,)can)certainly)be)related) to)the)function)of)‘Netwerkbeheerder’,)which)is)Dutch)for)Network)Administrator.) At)this)point)the)research)question)can)be)answered.)When)looking)at)the)job)titles) for)each)combination)of)vacancies)that)has)a)similarity)score)greater)than)a)certain) threshold,)such)as)60%)(0.60),)all)alternative)job)titles)will)be)identified.)As)is)expected,) distinct)job)titles)tend)to)be)based)on)the)same)inherent)skills)and)thus)alternative)job)titles) exist)for)some)types)of)jobs.)Not)each)combination)of)job)offers)results)in)a)similarity)score)
higher)than)the)threshold.)However,)for)almost)each)job)offer)there)are)alternative)job)titles) found.)The)result)is)thus)that)most)job)titles)are)known)to)have)alternative)names.)) The)Python)programming)code)used,)which)is)used)to)cluster)the)skills)found)in)each) job)offer)and)assess)the)similarity)between)each)combination)of)two)job)offers,)can)be)found) on)the)website)https://github.com/edwardmp/clustering`job`offers`and`assessing`job` similarity.) To)provide)a)bit)more)insight)in)the)skills)contained)in)the)job)offers)compared)a)link) is)added)to)the)CSV)file)for)each)pair)of)job)offers.)When)the)CSV)file)is)imported)in)Excel) clicking)one)the)link)will)open)a)special)page)of)the)aforementioned)LabelTinder)app)(see) Figure)6).)On)this)page)all)skill)sentences)and)clusters)they)belong)in)are)shown)for)both)job) offers)which)are)shown)side)by)side.)This)provides)clarity)and)provides)opportunity)to) examine)both)vacancies)and)manually)decide)if)they)are)indeed)comparable)or)not.)It)is) important)to)do)some)manual)verification)and)see)for)oneself)if)the)results)make)sense.) Manual)verification)might)also)lead)to)new)insights)of)alternative)clustering)techniques)or) similarity)measures)one)has)not)considered)yet.) ) ) ) )
5.&Discussion& Since)the)results)are)known)and)a)suitable)technique)for)automatically)identifying) these)synonymous)job)titles)is)realized)some)practical)implications,)limitations)and) recommendations)for)future)research)arise.) 5.1&Practical&implications& A)method)has)been)devised)to)automatically)discover)alternative)job)titles.)The) results)of)this)research)have)implications)for)both)employers)and)jobseekers.)If)job)websites) were)to)automatically)include)alternative)job)titles)when)a)jobseeker)enters)a)search)query,) the)job)seeker)would)encounter)more)relevant)job)offers)that)may)have)never)been) encountered)otherwise.)On)the)employer)side)the)reach)of)a)vacancy)is)increased.)Taken)for) granted)that)this)leads)to)more)job)applications)the)employer)potentially)has)a)larger)pool)of) applicants)to)choose)from.)The)best)candidate)for)a)job)may)otherwise)have)been)missed.)) Rode,)Colen)&)Zavrel)(2012))describe)how)dependent)online)match)making)between) recruiters)and)jobseekers)is)on)the)semantics)of)the)search)query.)They)also)outline)a)system) that)expands)certain)search)queries)to)automatically)include)synonyms.)In)this)case)they)are) referring)to)general)synonyms)of)the)search)query,)not)necessarily)synonyms)specific)to)the) job)title.)Using)synonyms)in)general)for)search)keywords)yields)better)results,)however)Rode) et)al.)describe)that)the)current)techniques)are)not)complete.)The)current)system)would)look) for)synonyms)of)individual)keywords)in)databases;)however,)job)title)synonyms)are)not)often) synonyms)in)the)lexical)sense)of)the)word.)Therefore,)using)clustering)and)the)Jaccard) similarity)measure)to)derive)these)alternative)job)titles)could)be)a)more)suitable)technique) to)end)up)with)synonyms)for)job)titles.))
Another)problem)currently)present)is)that)skill)requirements)of)jobs)are)continuously) changing)and)two)job)vacancies)with)the)same)title)may)eventually)evolve)to)the)point)they) have)different)underlying)sets)of)skills)(Gallivan,)Truex)&)Kvasny)2002;)Liu)et)al.)2006).)Thus,) it)makes)sense)to)find)these)job)title)synonyms)by)considering)skill)requirements)as)the)basis) of)a)job)rather)than)finding)a)synonym)in)the)lexical)sense)for)individual)words)present)in)the) job)title.) The)techniques)for)finding)alternative)job)titles)based)on)skill)similarity)can)even)be) exploited)in)a)commercial)context.)For)instance,)a)service)could)be)offered)that)compares)a) person’s)current)job)with)related)jobs)that)share)some)but)not)all)of)the)person’s)current) skills)and)thus)having)a)similarity)of,)say,)70%)or)more)but)less)than)90%.)Based)on) information)about)the)person’s)current)job)future)career)paths)can)be)suggested)based)on) the)current)skillset,)for)instance)providing)suggests)to)look)at)a)relevant)but)not)similar)job) that)has)additional)benefits,)such)as)a)higher)salary,)whose)currently)missing)skills)required) can)be)easily)educated.)The)company)offering)such)as)service)could)make)money)by) partnering)with)educational)institutions)that)offer)such)additional)training.)In)sectors)where) there)is)a)shortage)in)qualified)personnel)such)offering)could)stimulate)nearly)qualified) people)to)re`educate)themselves)in)order)to)become)eligible)for)those)positions.) 5.2&Theoretical&implications& Earlier)in)the)literature)review)the)work)of)Tijdens’)et)al.)(2012))is)mentioned.)In)this) article)the)authors)seek)to)compare)jobs)across)countries.)Currently)this)comparison)beyond) country)borders)is)unfeasible)due)to)a)large)number)of)alternative)job)titles)being)present) that)are)simply)not)known.)When)occupational)titles)can)be)standardized)based)on)
underlying)skills,)better)comparisons)across)countries)can)be)made.)Also)when)occupational) titles)can)be)standardized)based)on)underlying)skills,)cross`country)mobility)of)personnel) could)be)improved.)Employers)may)not)get)in)contact)with)talent)from)abroad)due)to) ignorance)of)the)possible)alternative)job)titles)of)people)in)those)countries.) Another)possible)theoretical)implication)of)this)research)could)arise)when) inventorying)educational)requirements)on)a)society)level.)In)order)to)understand)the)future) educational)requirements)in)a)society)an)analysis)of)the)future)job)market)has)to)be)made.)In) this)analysis)an)overview)of)types)of)jobs)required)in)the)future)serves)as)the)basis)of) educational)requirements.)The)outcome)of)this)research)might)alleviate)this)process)by) identifying)the)skills)required)for)a)group)of)similar)job)titles)and)using)a)broader) classification)of)educational)requirements)rather)than)estimating)requirements)on)the)basis) of)individual)job)titles,)some)of)which)may)lead)to)very)specific)skill)requirements)that)are) applicable)to)a)subset)of)society)that)is)too)small)to)make)the)education)in)these)specific) skills)financially)viable.) Hence,)the)outcome)of)this)research)should)also)be)of)theoretical)interest)in)various) scenarios.) 5.3&Recommendations&for&future&research& This)study)makes)no)distinction)between)job)offers)from)smaller)and)larger) employers.)It)may)be)the)case)that)larger)firms)require)different)or)more)skills)than)smaller) companies.)Further)research)should)point)out)if)this)is)the)case.)
Another)distinction)that)has)not)been)made)is)the)difference)between)fulltime)and) part)time)job)offers.)There)could)be)a)scenario)that)a)fulltime)job)requires)different)skills) than)a)part)time)job.) Internationally)oriented)jobs)often)may)often)involve)a)local)job)title)that)has)been) translated)to,)for)example,)English.)Does)the)formal)job)title)translated)differently)across) countries)lead)to)highly)different)formal)job)title)specification?)E.g.)if)the)job)title)is) translated)erroneously.)A)problem)when)comparing)vacancies)in)different)languages)is)that) clustering)two)languages)will)not)deliver)good)results)due)to)the)unknown)semantic)meaning) of)words)in)different)languages.)The)earlier)mentioned)comparison)across)countries)is)only) viable)when)vacancies)are)in)the)same)language.)This)is)a)scenario)that)should)be)researched) further.) 5.4&Limitations& This)research)has)only)clustered)IT)vacancies)to)derive)alternative)job)titles.)One)of) reasons)behind)this)is)that)IT)vacancies)often)have)skills)mentioning)a)specific)technology) leaving)little)room)to)express)the)skill)using)a)set)of)other)words.)For)example,)a)skill)could) be)‘JavaScript)programming’)or)‘Windows)Server)2012)system)administration’.)These)kind)of) skills)provide)a)relatively)good)‘breeding)ground’)for)clustering)since)they)often)consist)of) only)a)specific)technology)and)across)other)vacancies)these)same)terms)are)almost)always) used.)In)contrast,)vacancies)in)other)sectors)often)mention)skills)in)a)much)elaborate)way.) Just)one)skill)may)be)stated)using)several)sentences,)which)provides)a)lot)of)freedom)to) express)the)skill)using)a)large)variety)of)words)that)may)inherently)have)the)same)meaning.) The)result)of)this)that)clustering)based)on)skill)becomes)less)straightforward)since)the)same)
skill)may)be)described)using)a)set)of)different)words.)Technological)advances)in)clustering) technology)in)the)future)may)solve)or)alleviate)this)problem.)The)occurrence)of)alternative) job)titles)in)other)industries)than)the)IT)sector)should)then)be)explored.) )Another)limitation)is)that)the)skills)are)extracted)using)machine)learning)and)that) some)sentences)are)theoretically)designated)as)a)skill)but)in)reality)it)is)not)a)skill.)The)quality) of)the)machine)learning)extraction)is)heavily)dependent)on)the)quality)of)the)manually) labelled)training)set.)If)the)sentences)in)the)manually)labelled)set)are)not)labelled)correctly) this)will)have)influence)on)the)outcomes)of)the)machine)learning)extraction)of)all)other) sentences.)For)this)research)it)would)have)been)better)if)the)skills)were)already)present) beforehand)as)a)distinct)field)in)mined)data.)However,)since)the)data)is)obtained)by)scraping) job)websites)in)which)the)vacancies)often)only)include)a)general)description)field)in)which) skills)and)tasks)are)written)instead)of)separate)fields,)it)was)necessary)to)extract)the)skills) using)machine)learning)since)manually)labelling)all)sentences)would)be)unviable.)If)in)the) future)skills)are)contained)in)a)separate)section)of)job)websites)the)techniques)in)this) research)should)be)reapplied)to)cross`validate)the)results.)) The)final)limitation)of)this)research)has)only)taken)advantage)of)job)offers)from)one) specific)website:)UWV.)To)be)able)to)generalize)the)results)the)research)should)be)validated) by)using)different)data)sources.)The)result)of)only)using)the)UWV)data)is)that)only)vacancies) in)the)Dutch)language)have)been)obtained.)The)language)used)in)the)vacancies)should)not) lead)to)drastically)different)results;)this)can)not)be)taken)for)granted)however.) ) )
6.&Conclusion& This)research)has)sought)to)confirm)if)there)exist)alternative)job)titles)for)a)given)job) title.)The)problem)of)job)titles)having)alternative)titles)is)identified)after)it)was)mentioned)in) news)articles.)The)societal)relevance)of)this)problem)was)strengthened)after)it)was) discovered)that)these)ambiguous)job)titles)prevent)cross)country)comparison)between) occupations.)Furthermore,)potential)matches)between)jobseekers)and)employers)might)not) have)taken)place)because)of)this)problem.) ) It)was)then)determined)that)identifying)alternative)job)titles)may)be)possible)by) assessing)the)similarity)of)vacancies)based)on)the)skills)requirements)of)a)position.)A)large) data)set)containing)vacancies)is)obtained)to)extract)skill)sets)from.)To)aid)the) conceptualization)of)a)method)that)identifies)the)alternate)job)titles)relevant)literature) concerning)text)mining,)machine)learning)and)clustering)was)researched.) Before)skill)sets)could)be)extracted)from)the)dataset)using)machine)learning)a) manually)labelled)set)had)to)be)provided.)To)alleviate)the)process)of)manually)labelling) sentences)dedicated)software)has)been)written)that)increases)productivity)and)at)the)same) time)reduces)errors.) The)skills)extracted)from)each)vacancy)were)clustered.)To)assess)the)similarity) between)two)job)offers)the)amount)of)skills)that)had)ended)up)in)the)same)clusters)as)a) portion)of)the)total)set)of)clusters)encountered)by)both)vacancies)is)used)as)a)first)measure.) The)amount)of)clusters)both)vacancies)have)sentences)in)as)a)proportion)of)the)total)set)of) clusters)is)used)as)a)second)measure.)These)measures)were)then)used)to)identify)alternate) job)titles)by)relying)on)the)similarity)between)vacancies.)
The)resulting)finding)was)that)most)job)titles)indeed)appear)to)have)alternative)job) titles.)Both)theoretical)and)practical)implications)have)been)discussed.)From)a)practical) standpoint,)employers)and)jobseekers)may)benefit)when)synonymous)job)titles)are)taken) into)account.)From)a)theoretical)standpoint)cross)country)comparison)of)occupations)is) aided.)Some)recommendations)for)further)research)have)been)given)and)finally)the) limitations)that)have)arisen)were)acknowledged.) ) )
