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J-GLOBAL ID：201802232801877902   整理番号：18A0162468

スキルマッチングにおける時間的埋込みの有用性について【Powered by NICT】

On Utility of Temporal Embeddings in Skill Matching

著者 (2件)： Verma Manisha ,  Francis Nathan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 237-241  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 候補が日常的にそれらの専門知識やskillsetを記述する簡潔にキーフレーズまたはキーワードのセットを使用した。これは仕事にマッチング候補プロファイルの両方と異なる候補を比較するための有用である。企業と労働市場の一定の開発は,そのようなスキルの重要性に及ぼす動的影響を持ち,各技術の重要性は時間と共に発展する可能性がある。任意の与えられた時間において,いくつかの技術は仕事市場における季節性のために他のものよりより重要である可能性がある。が,既存の手法は候補プロファイルと各技能間の語彙またはセマンティック整合を考慮することによって,それらはランキングのためのスキルの時間バイアス重要性を考慮していない。単語埋込みを低次元空間における語いを表現するために有効なツールとして出現した。本研究では,キーフレーズの時間情報や季節性をコードする単語埋込みモデルを利用した。本研究では,スキルと候補を順位付けする際これらの時間バイアス技術埋込の有用性を調べた。著者らの実験は,技術動向の取り込みは,候補技術マッチング性能を改善することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  語彙 ,  労働市場 ,  単語 ,  等級づけ ,  キーワード ,  *マッチング
準シソーラス用語： 技術動向 ,  時間情報 ,  低次元 ,  季節性 ,  専門知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： スキル ,  マッチング ,  埋込み ,  有用性