基于互惠性约束的可解释就业推荐方法

朱海萍; 赵成成; 刘启东; 郑庆华; 曾疆维; 田锋; 陈妍

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基于互惠性约束的可解释就业推荐方法

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当前,基于协同过滤和隐因子模型的大学生就业推荐方法,仅考虑学生对就业单位单向偏好易导致"能力失配",且一个用户一次就业的历史记录极易致负样本不可信,影响推荐性能,同时忽略了对推荐结果的可解释性需求.针对此,依据多任务学习的思路,设计并构建了基于互惠性约束的可解释就业推荐方法.其中,引入注意力机制与模糊门机制,提取并自适应聚合学生与就业单位双向的偏好与需求,缓解"能力失配"问题;提出面向就业意图和就业特征的推荐解释方法,满足可解释性需求;提出基于相似度的随机负采样方法,克服负样本不置信问题.在某高校5届毕业生就业真实数据集上的实验结果表明:相比于多个经典和同时代的推荐方法,所提方法在AUC指标上提升超6％,并且通过消融实验验证了所提方法中各模块的有效性.

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来源
《计算机研究与发展》 |2021年第12期|2660-2672|共13页
作者
朱海萍; 赵成成; 刘启东; 郑庆华; 曾疆维; 田锋; 陈妍;
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作者单位

西安交通大学电子与信息学部西安710049;

智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学) 西安710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;信息处理（信息加工）;
关键词
推荐系统; 就业推荐; 互惠推荐; 可解释性; 负采样;

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