인재매칭을 위한 내용기반 척도학습모형의 설계

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송희석 (한남대학교)

저널정보: 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.27 No.6

발행연도: 2020.12

수록면: 141 - 151 (11page)

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The job mismatch between job seekers and SMEs is becoming more and more intensifying with the serious difficulties in youth employment. In this study, a bi-directional content-based metric learning model is proposed to recommend suitable jobs for job seekers and suitable job seekers for SMEs, respectively. The proposed model not only enables bi-directional recommendation, but also enables HR matching without relearning for new job seekers and new job offers. As a result of the experiment, the proposed model showed superior performance in terms of precision, recall, and f1 than the existing collaborative filtering model named NCF+GMF. The proposed model is also confirmed that it is an evolutionary model that improves performance as training data increases.

#Recommender #HR Matching #Content-based Recommendation #Job Recommendation #Metric Learning

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Alghieth, M. / 2019 / A Mapbased Job Recommender Model / International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA) 10(9):345~351

Bokde, D. / 2015 / Matrix factorization model in collaborative filtering algorithms : A survey / Prodedia Computer Science 49:136~146

He, X. / 2017 / Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics / SIGIR ’17 : Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval :355~364

He, X. / 2017 / Neural collaborative filtering / Proceeding of WWW :173~182

Kenthapadi, K. / 2017 / Personalized Job Recommendation Systemat LinkedIn : Practical Challenges and Lessons Learned / Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems :346~347

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송희석

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