Den utbredda användningen av rekryteringstjänster online har lett till en informationsexplosion på arbetsmarknaden. Som ett resultat av detta måste rekryterarna söka de intelligenta sätten för Person-Job Fit, som är bron för att anpassa rätt arbetssökande till rätt positioner. Befintliga studier på Person-Job Fit har fokus på att mäta matchningsgraden mellan kompetenskvalifikationen och arbetskraven främst baserat på manuell inspektion av personalexperter trots den subjektiva, ofullständiga och ineffektiva karaktären hos den mänskliga bedömningen. I detta syfte föreslår vi i detta dokument en ny modell för end-to-end Ability-aware Person-Job Fit Neural Network (APJNN), som har som mål att minska beroendet av manuellt arbete och kan ge en bättre tolkning av de passande resultaten. Den viktigaste idén är att utnyttja den rika information som finns tillgänglig på rikliga historiska jobbansökningsdata. I synnerhet föreslår vi en semantisk representation på ordnivå för både jobbkrav och arbetssökandes erfarenheter baserade på Recurrent Neural Network (RNN). Utmed denna linje, fyra hierarkiska förmåga-medvetna uppmärksamhetsstrategier är utformade för att mäta den olika betydelsen av arbetskrav för semantisk representation, samt mäta de olika bidrag av varje arbetserfarenhet till ett specifikt kompetenskrav. Slutligen, omfattande experiment på en storskalig realworld data uppsättning tydligt validera effektiviteten och tolkningsbarheten av APJNN ramverk jämfört med flera baslinjer.
I synnerhet studien av att mäta lämplighetsgraden mellan talangkvalifikationen och jobbkraven, nämligen jobbåteruppta matchande REF, har blivit ett hett ämne som fångar upp elden.
Enhancing Person-Job Fit for Talent Recruitment: An Ability-aware Neural Network Approach
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}