With the help of new technology it has become much easier to apply for a job. Reaching out to a larger audience also results in a lot of more applications to consider when hiring for a new position. This has resulted in that many big companies uses statistical learning methods as a tool in the first step of the recruiting process. Smaller companies that do not have access to the same amount of historical and big data sets do not have the same opportunities to digitalise their recruitment process. Using topological data analysis, this thesis explore how clustering methods can be used on smaller data sets in the early stages of the recruitment process. It also studies how the level of abstraction in data representation affects the results. The methods seem to perform well on higher level job announcements but struggles on basic level positions. It also shows that the representation of candidates and jobs has a huge impact on the results. / Ny teknologi har förenklat processen för att söka arbete. Detta har resulterat i att företag får tusentals ansökningar som de måste ta hänsyn till. För att förenkla och påskynda rekryteringsprocessen har många stora företag börjat använda sig av maskininlärningsmetoder. Mindre företag, till exempel start-ups, har inte samma möjligheter för att digitalisera deras rekrytering. De har oftast inte tillgång till stora mängder historisk ansökningsdata. Den här uppsatsen undersöker därför med hjälp av topologisk dataanalys hur klustermetoder kan användas i rekrytering på mindre datauppsättningar. Den analyserar också hur abstraktionsnivån på datan påverkar resultaten. Metoderna visar sig fungera bra för jobbpositioner av högre nivå men har problem med jobb på en lägre nivå. Det visar sig också att valet av representation av kandidater och jobb har en stor inverkan på resultaten.

For over 4 years now, there has been a fierce fight for staying ahead in the so-called ”Streaming War”. The Covid-19 pandemic and its consequent confinement only worsened the situation. In such a market where the user is faced with too many streaming video services to choose from, retaining customers becomes a necessary must. Moreover, an extensive catalogue makes it even more difficult for the user to choose a movie from. Recommender Systems try to ease this task by analyzing the users’ interactions with the platform and predicting movies that, a priori, will be watched next. Neural Networks have started to be implemented as the underlying technology in the development of Recommender Systems. Yet, most streaming services fall victim to a highly uneven movies distribution, where a small fraction of their content is watched by most of their users, having the rest of their catalogue a limited number of views. This is the long-tail problem that makes for a difficult classification model. An RNN model was implemented to solve this problem. Following a multiple-experts classification strategy, where each classifier focuses only on a specific group of films, movies are clustered by popularity. These clusters were created following the Jenks natural breaks algorithm, clustering movies by minimizing the inner group variance and maximizing the outer group variance. This new implementation ended up outperforming other clustering methods, where the proposed Jenks’ movie clusters gave better results for the corresponding models. The model had, as input, an ordered stream of watched movies. An extra input variable, the date of the visualization, gave an increase in performance, being more noticeable in those clusters with a fewer amount of movies and more views, i.e., those clusters not corresponding to the least popular ones. The addition of an extra variable, the percent of movies watched, gave inconclusive results due to hardware limitations. / I över fyra år har det nu varit en hård kamp för att ligga i framkant i det så kallade ”Streaming kriget”. Covid-19-pandemin och den därpå följande karantänen förvärrade bara situationen. På en sådan marknad där användaren står inför alltför många streamingtjänster att välja mellan, blir kvarhållande av kunderna en nödvändighet. En omfattande katalog gör det dessutom ännu svårare för användaren att välja en film. Rekommendationssystem försöker underlätta denna uppgift genom att analysera användarnas interaktion med plattformen och förutsäga vilka filmer som kommer att ses härnäst. Neurala nätverk har börjat användas som underliggande teknik vid utvecklingen av rekommendationssystem. De flesta streamingtjänster har dock en mycket ojämn fördelning av filmerna, då en liten del av deras innehåll ses av de flesta av användarna, medan en stor del av deras katalog har ett begränsat antal visualiseringar. Detta så kallade ”Long Tail”-problem gör det svårt att skapa en klassificeringsmodell. En RNN-modell implementerades för att lösa detta problem. Genom att följa en klassificeringsstrategi med flera experter, där varje klassificerare endast fokuserar på en viss grupp av filmer, grupperas filmerna efter popularitet. Dessa kluster skapades enligt Jenks natural breaks-algoritm, som klustrar filmer genom att minimera variansen i den inre gruppen och maximera variansen i den yttre gruppen. Denna nya implementering överträffade till slut andra klustermetoder, där filmklustren föreslagna av Jenks gav bättre resultat för motsvarande modeller. Modellen hade som indata en ordnad ström av sedda filmer. En extra ingångsvariabel, datumet för visualiseringen, gav en ökning av prestandan, som var mer märkbar i de kluster med färre filmer och fler visualiseringar, dvs. de kluster som inte motsvarade de minst populära klustren. Tillägget av en extra variabel, procent av filmen som har setts, gav inte entydiga resultat på grund av hårdvarubegränsningar / Desde hace más de 4 años, se está librando una lucha encarnizada por mantenerse en cabeza en la llamada ”Guerra del Streaming”. La Covid-19 y su consiguiente confinamiento no han hecho más que empeorar la situación. En un mercado como éste, en el que el usuario se encuentra con demasiados servicios de vídeo en streaming entre los que elegir, retener a los clientes se convierte en una necesidad. Además, un catálogo extenso dificulta aún más la elección de una película por parte del usuario. Los sistemas de recomendación intentan facilitar esta tarea analizando las interacciones de los usuarios con la plataforma y predecir las películas que, a priori, se verán a continuación. Las Redes Neuronales han comenzado a implementarse como tecnología subyacente en el desarrollo de los sistemas de recomendación. Sin embargo, la mayoría de los servicios de streaming son víctimas de una distribución de películas muy desigual, en la que una pequeña fracción de sus contenidos es vista por la mayoría de sus usuarios, teniendo el resto de su catálogo un número muy inferior de visualizaciones. Este es el denominado problema de ”long-tail” que dificulta el modelo de clasificación. Para resolver este problema se implementó un modelo RNN. Siguiendo una estrategia de clasificación de expertos múltiples, en la que cada clasificador se centra en un único grupo específico de películas, agrupadas por popularidad. Estos clusters se crearon siguiendo el algoritmo de Jenks, agrupando las películas mediante minimización y maximización de la varianza entre grupos . Esta nueva implementación acabó superando a otros métodos de clustering, donde los clusters de películas de Jenks propuestos dieron mejores resultados para los modelos correspondientes. El modelo tenía como entrada un flujo ordenado de películas vistas. Una variable de entrada extra, la fecha de la visualización, dio un incremento en el rendimiento, siendo más notable en aquellos clusters con una menor cantidad de películas y más visualizaciones, es decir, aquellos clusters que no corresponden a los menos populares. La adición de una variable extra, el porcentaje de películas vistas, dio resultados no concluyentes debido a limitaciones hardware.