Career path discovery through bipartite graphs

Boškoski, Pavle (avtor), Redek, Tjaša (avtor), Perne, Matija (avtor), Boshkoska, Biljana Mileva (avtor)

To address the complexity of career decision-making limitations, we propose a novel framework for calculating occupation similarity measures based on bipartite graphs constructed from public occupation-skills ontologies. The proposed occupation similarity measures were constructed exclusively utilising knowledge from the European standard classification of occupations (ESCO) ontology. The resulting occupation similarity measures are fully explainable and computationally efficient. Furthermore, they are effortlessly transferable across regions and countries. This approach allows us to tailor the similarity measures to the specific needs, preferences, and career status of job seekers, providing a more personalised and comprehensive view of potential career paths. Our validation using an extensive dataset of over 450,000 job transitions in Slovenia confirms the effectiveness of our approach, demonstrating the value of employing multiple occupation similarity measures over a single measure.

• Jezik: Angleški jezik
• Ključne besede: labour market, decision making, graphs, career decision-making, bipartite graphs, explainable similarity measures, occupation similarity
• Vrsta gradiva: Članek v reviji
• Tipologija: 1.01 - Izvirni znanstveni članek
• Organizacija: EF - Ekonomska fakulteta
• Status publikacije: Objavljeno
• Različica publikacije: Objavljena publikacija
• Leto izida: 2024
• Št. strani: Str. 140-153
• Številčenje: Vol. 33, no. S1
• PID: 20.500.12556/RUL-167624
• UDK: 331.108
• ISSN pri članku: 2116-7052
• DOI: 10.1080/12460125.2024.2354585
• COBISS.SI-ID: 196604163
• Datum objave v RUL: 04.03.2025

Gradivo je del revije

• Naslov: Journal of decision systems
• Založnik: Taylor & Francis
• ISSN: 2116-7052
• COBISS.SI-ID: 521615897

Licence

• Licenca: CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
• Povezava: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
• Opis: Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: trg dela, odločanje, grafi

Projekti

• Financer: ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
• Številka projekta: J5-4575
• Naslov: Investicije kot ključ do izgradnje trajnostnega podjetja: izgradnja teoretičnega modela in multimetodološka empirična analiza

• Financer: ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
• Številka projekta: V5-2267
• Naslov: Vpliv umetne inteligence na trg dela: ekonomska analiza, zmanjševanje kompetenčnega razkoraka in zagotavljanje delovnopravne zaščite