Med ökad globalisering och arbetskraftens rörlighet har omfördelning av mänskliga resurser mellan företag, industrier och regioner blivit den nya normen på arbetsmarknaderna. Uppkomsten av massiva digitala spår av sådan rörlighet erbjuder en unik möjlighet att förstå arbetskraftens rörlighet i en aldrig tidigare skådad skala och granularitet. Medan de flesta studier om arbetskraftens rörlighet till stor del har fokuserat på att karakterisera makronivå (t.ex. region eller företag) eller mikronivå (t.ex. anställda) mönster, problemet med hur man exakt förutsäga en anställds nästa karriär (vilket företag med vilken jobbtitel) får liten uppmärksamhet. I denna rapport presenteras den första studien av storskaliga experiment för att förutsäga nästa karriärsteg. Vi fokuserar på två källor till prediktiva signaler: profilkontextmatchning och karriärvägbrytning och föreslår en kontextuell LSTM-modell, NEMO, för att samtidigt fånga signaler från båda källorna genom att gemensamt lära sig latenta representationer för olika typer av enheter (t.ex. anställda, färdigheter, företag) som förekommer i olika källor. I synnerhet skapar NEMO den kontextuella representationen genom att samla all profilinformation och utforska beroendena i karriärvägarna genom nätverken för långkortfristigt minne (LSTM). Omfattande experiment på en stor, realworld LinkedIn dataset visar att NEMO avsevärt överträffar starka baslinjer och också avslöja intressanta insikter i mikro-nivå arbetskraftens rörlighet.
Nyligen, Li et al. REF föreslår ett system för att förutsäga nästa karriärs rörelser baserat på profilkontextmatchning och karriärvägbrytning från en verklig LinkedIn datauppsättning.
NEMO: Next Career Move Prediction with Contextual Embedding
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}