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数据挖掘遇上人力资源:中国互联网企业论文亮相国际顶级学术会议

发布日期:2021-12-18 12:16   来源:未知   阅读:

  8月4日,数据挖掘领域国际最高级别会议KDD 2019在美国阿拉斯加州举行。

  多家中国互联网公司的论文亮相本届KDD大会,阿里巴巴、今日头条、BOSS直聘、滴滴、京东等中国互联网企业各自展示了他们在数据挖掘方面的研究成果。

  其中,BOSS直聘自然语言处理团队与北京大学的合作论文入选会议科研类论文单元,同时BOSS直聘首席科学家薛延波博士应邀在该会议的workshop上分享另外一篇关于职业选择的研究。

  在日常生活中,人们时常会发现“爱的人都是同一类型”。BOSS直聘与北京大学合作的这篇论文显示,在求职招聘领域也存在同样的现象。该论文指出“求职招募过程中的招聘者和求职者存在历史行为偏好”,利用对这种“偏好”的认知,能有效提升求职者与招聘者的匹配效率。

  BOSS直聘NLP中心负责人介绍,“我们建立了求职者和招聘者双边对称的表示学习网络。在两个表示学习网络里,我们将求职者及其历史面试记录的岗位文本,以及招聘岗位及其历史面试记录的简历信息分别进行输入,通过引入记忆模块,从而我们得到分别具有各自偏好的向量表示。从而证明了,求职者和招聘者确实存在历史行为偏好”

  在论文中,BOSS直聘与北大团队首次将求职者与招聘者在过往求职招聘交互行为中的文本偏好信息加入到匹配模型,且通过实验证明了该匹配模型(JRMPM)优于目前所有模型,极大地提升了匹配效率。

  KDD大会评审反馈中,特别强调了该论文对于数据挖掘技术在招聘领域应用提升的开创性、建设性。“全球范围看,以往数据挖掘技术主要应用于电商、金融等大领域,而在具有公共属性行业的人力资源行业却很少见,让人眼前一亮,非常具有创新意义。”

  除了论文之外,BOSS直聘首席科学家薛延波博士也应邀在大会“人才与管理计算”工作坊上分享另一篇来自BOSS直聘职业科学实验室的研究。在对现实中数以千计的工作进行分类后,薛延波及其团队将工作抽象为“公共类工作”和“私有类工作”。前者的工作能够令周围的其他人也产生收益,后者的工作只能为自己产生收益。

  “当公共类工作增益不大时,人们更愿意进入私有类工作,且人们从事私有类工作的努力程度及能力值要高于从事公共类工作的群体,但实际的产出却没有公共类高。”薛延波表示,团队利用空间演化公共物品博弈论的分析框架对职业选择问题进行了分析,为相关就业政策的制定提供了新的研究视角。