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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 343 - 350 (8page)
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In the era of the Fourth Industrial Revolution in the digital revolution is taking place, various attempts have been made to provide various contents in a digital environment. In this paper, agent-recruitment service system based on collaborative deep learning is proposed for the intelligent head hunting service. The service system is improved from previous research [7] using collaborative deep learning for more reliable recommendation results. The Collaborative deep learning is a hybrid recommendation algorithm using “Recurrent Neural Network(RNN)” specialized for exponential calculation, “collaborative filtering” which is traditional recommendation filtering methods, and “KNN-Clustering” for similar user analysis. The proposed service system can expect more reliable recommendation results than previous research and showed high satisfaction in user survey for verification.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 협업 딥 러닝 기반의 중개 채용 서비스 시스템
4. 구현
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
J.L. Herlocker, J.A. Konstan, A.I. Borchers, and J. Riedl, “An Algorithmic Framework for Performaing Collaborative Filtering,” Proceedings of the 22nd Annual International ACM Special Internet Group on Information Retrieval Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 230-237, 1999.
V.M. Robin and M.V. Someren, “Using Content- based Filtering for Recommendation,” Proceedings of the Machine Learning in the New Information Age: MLnet/ECML2000 Workshop, pp. 47-56, 2000.
X. Wang and Y. Wang, “Improving Contentbased and Hybrid Music Recommendation Using Deep Learning,” Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia, pp. 627-636, 2014.
W. Jian, J. He, K. Chen, Y. Zhou and Z. Tang, “Collaborative Filtering and Deep Learning based Recommendation System for Cold Start Items,” Expert Systems with Applications 69, pp. 29-39, 2017.
S.B. Won, “NCS Utilization in Recruitment and Selection : The Case of HRDKorea,” Journal of Korean Management Consulting Review, Vol. 15, No. 4, pp. 217-228, 2015.
V.M. Robin and M.V. Someren, “Using Content- based Filtering for Recommendation,” Proceedings of the Machine Learning in the New Information Age: MLnet/ECML2000 Workshop, pp. 47-56, 2000.
X. Wang and Y. Wang, “Improving Contentbased and Hybrid Music Recommendation Using Deep Learning,” Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia, pp. 627-636, 2014.
W. Jian, J. He, K. Chen, Y. Zhou and Z. Tang, “Collaborative Filtering and Deep Learning based Recommendation System for Cold Start Items,” Expert Systems with Applications 69, pp. 29-39, 2017.
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