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person-job fitは採用マッチングプラットフォームにおける中核技術となっている。
相互推薦や職務推薦、job-oriented skill measurementなど、人と仕事に関する研究は様々行われているが、既存の研究は1方向の選択プロセス、または、全体のマッチングのモデリングに焦点を当てている。しかし、本質的に採用は双方向の期待に答えることが重要と考えられる。
人と仕事の適合性の向上
job と candidate x active と passiveの4種類のノードを使用する。 これらに関して、
のようにグラフを構築する。
これによって初期化する。
Mがマッチングしたペア、Aが相互作用ペアを表す。 結合の数の積のルートで計算する。相互作用のペアに関しては、ωの係数がかけられるようになっている。
これを
でconv layerのLで平均をとって最終的な表現とする。
双方向のマッチング指標として下記のように計算する。
2つのlossを組み合わせる。
Quadruple-based Loss
ネガティブ (')のケースを引いて、シグモイド、logをとって総和平均を取る
Dual-Perspective Contrastive Learning
同じノードemb同士が近づくようにする意図。
baselineはrecbole
良くなってそう。
色々除いて見たら、提案手法が一番性能良さそう。
データのsparse性についてもLGCNより強そう。
ハイパラも探索してみた。
こういうのも見分けられるらしい。すごい。
論文URL
https://arxiv.org/abs/2208.08612
著者
Chen Yang, Yupeng Hou, Yang Song, Tao Zhang, Ji-Rong Wen, Wayne Xin Zhao
会議
RecSys '22
背景
person-job fitは採用マッチングプラットフォームにおける中核技術となっている。
相互推薦や職務推薦、job-oriented skill measurementなど、人と仕事に関する研究は様々行われているが、既存の研究は1方向の選択プロセス、または、全体のマッチングのモデリングに焦点を当てている。しかし、本質的に採用は双方向の期待に答えることが重要と考えられる。
目的
人と仕事の適合性の向上
アプローチ
実装
https://github.com/RUCAIBox/DPGNN
ひとことメモ
Recsys 22で出てた論文