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Document-based Recommender System for Job Postings using Dense Representations #3

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一言でいうと

求人票のcontent base recommendationに関する研究 データセットの自動生成の提案といくつかの手法を検証 求人票からはタイトルと職務内容を特徴として使用する 手法としてはDoc2VecCという手法を職務内容を使って学習させ、 最終的にTFIDFとタイトルの単語を使用した重み付けを使ったdocument representation を使用したrecommendationがもっとも性能がよかった スクリーンショット 2020-01-16 21 15 41

既存の手法と比較するとユーザの所在地から近い求人票が推薦されるようになったようである

論文リンク

https://www.aclweb.org/anthology/N18-3027/

著者/所属機関

Ahmed Elsafty(XING SE) Martin Riedl(Universitat Stuttgart) Chris Biemann(Universitat Stuttgart)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2108

概要

新規性・差分

手法

結果

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